BriefGPT - AI 论文速递
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基于能量模型的经过校准的置信度伪标签学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究探讨了伪标签策略对图学习模型的影响，并提出了一种谨慎的伪标签方法，通过对置信度高且多视图一致的样本进行伪标签，改进了图学习过程，在链接预测和节点分类任务上表现优于其他伪标签策略。
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关键要点
- 研究探讨了伪标签策略对图学习模型的影响。
- 通过错误分析证明伪标记错误受置信度和多视图一致性的限制。
- 提出了一种谨慎的伪标签方法，针对置信度高且多视图一致的样本进行伪标签。
- 该方法改进了图学习过程。
- 在链接预测和节点分类任务上，该方法表现优于其他伪标签策略。
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