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极端分类的图正则化编码器训练
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为RAMEN的替代模型，通过替换图卷积网络为非图卷积网络的架构，利用图数据来规范编码器训练，提高标签极度分类任务的性能。该模型在基准数据集上获得了高达15%的预测准确率提升，同时不增加推断计算成本。
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关键要点
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本研究提出了一种名为RAMEN的替代模型。
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RAMEN模型通过替换图卷积网络为非图卷积网络的架构来提高性能。
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该模型利用图数据来规范编码器训练。
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RAMEN在标签极度分类任务中表现出色。
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模型在基准数据集上获得了高达15%的预测准确率提升。
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RAMEN模型在推断计算成本上没有增加。
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