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Perseus：利用常见数据模式与课程学习增强图神经网络的鲁棒性
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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方法，通过课程学习优化图神经网络的学习顺序，增强模型的鲁棒性和抵御对抗攻击的能力。
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关键要点
- 本研究提出了Perseus方法，旨在优化图神经网络的学习顺序。
- Perseus方法通过课程学习增强模型的鲁棒性。
- 该方法提高了图神经网络抵御对抗攻击的能力。
- 现有方法多依赖图稀疏性和同质性假设，存在脆弱性。
- Perseus方法能够更好地学习图的全结构。
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