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通过知识蒸馏实现低维联邦知识图谱嵌入
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内容提要
本研究提出了一种基于知识蒸馏的轻量级组件FedKD，解决了联邦知识图谱嵌入在高维嵌入下存储资源和推理速度的问题。实验证明该方法在多个数据集上具有优越性，有潜力提升FKGE性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于知识蒸馏的轻量级组件FedKD。
- FedKD解决了联邦知识图谱嵌入在高维嵌入下的存储资源和推理速度问题。
- 该方法使低维学生模型能够模拟高维教师模型的评分分布。
- 通过动态调整KD损失权重来优化训练过程。
- 实验证明该方法在多个数据集上具有优越性。
- FedKD具有显著提升FKGE性能的潜力。
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