RELIEF:强化学习增强的图特征提示调整
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过引入轻量级特征提示来改进下游任务性能的一种基于强化学习的方法,在图表示学习中,RELIEF 相较于微调和其他基于提示的方法在分类性能和数据效率上表现更好。
本文介绍了一个名为GraphPrompt的框架,用于在图上进行预训练和提示。该框架将预训练和下游任务统一到一个通用的任务模板中,并使用可学习的提示来帮助下游任务定位预训练模型中最相关的知识。作者在五个公共数据集上进行了实验评估和分析。
通过引入轻量级特征提示来改进下游任务性能的一种基于强化学习的方法,在图表示学习中,RELIEF 相较于微调和其他基于提示的方法在分类性能和数据效率上表现更好。
本文介绍了一个名为GraphPrompt的框架,用于在图上进行预训练和提示。该框架将预训练和下游任务统一到一个通用的任务模板中,并使用可学习的提示来帮助下游任务定位预训练模型中最相关的知识。作者在五个公共数据集上进行了实验评估和分析。