图对比学习的可证明训练
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。通过提出节点紧凑度作为度量，证明了基于图对比学习在训练过程中存在不平衡问题，并推导了节点紧凑度的理论形式，提出了一种能够更好地遵循基于图对比学习原则的 PrOvable Training (POT) 方法，在多个基准测试中持续提升了现有的基于图对比学习方法。
本文提出了GCL-GE指标来衡量图对比学习GCL的一般化能力，并设计了InfoAdv GCL框架，具有增强的一般化能力，在预训练任务适配和下游任务的一般化能力之间取得平衡，并在基准测试中表现出最先进的性能。
