通过 MLPs 揭示图学习的潜在潜力:利用传播式 MLPs 的有效图学习器
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内容提要
该研究提出了一种通过知识蒸馏训练学生模型的方法,介绍了一种有效的方法Propagate & Distill(P&D),实验证明P&D能够提高学生模型的性能。
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关键要点
- 该研究提出了一种通过知识蒸馏训练学生模型的方法。
- 介绍了一种有效的方法Propagate & Distill(P&D)。
- P&D能够提高学生模型的性能。
- KD过程被重新构建,使学生模型在知识蒸馏中显式学习结构信息。
- 通过真实世界基准数据集的综合评估表明P&D的有效性。
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