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走向图对比学习：调查和进展
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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
本研究提出了两种基于对比自监督学习（CSSL）的方法来缓解过拟合的问题，并通过CSSL对图形编码器进行预训练和调整。同时开发了一个基于CSSL的正则化器，解决监督分类任务和无监督CSSL任务。实验证明，该方法在各种图形分类数据集上非常有效。
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关键要点
- 本研究提出了两种基于对比自监督学习（CSSL）的方法来缓解过拟合的问题。
- 使用CSSL对图形编码器进行预训练，并在标记后的图形上调整预先训练的编码器。
- 开发了一个基于CSSL的正则化器，解决监督分类任务和无监督CSSL任务。
- 通过数据增强的方式，定义了对比损失来学习图形编码器。
- 实验结果表明，该方法在各种图形分类数据集上非常有效。
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