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Perseus: Enhancing the Robustness of Graph Neural Networks by Leveraging Common Data Patterns and Curriculum Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Perseus，一种通过课程学习增强图神经网络（GNN）鲁棒性的方法，旨在提高模型对抗攻击的抵御能力。
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关键要点
- 本研究提出了Perseus，一种通过课程学习增强图神经网络的鲁棒性的方法。
- Perseus旨在提高模型对抗攻击的抵御能力。
- 现有的防御方法多依赖于图的稀疏性和同质性假设。
- Perseus通过调整学习顺序，更好地学习图的全结构，从而显著提高模型的鲁棒性。
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