BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-11T00:00:00Z Why is the effect of removing edges often better than adding edges in graph contrastive learning? 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种新颖的图对比学习算法EPAGCL，通过引入“错误传播率”指标来优化图增强过程。实验结果表明，该算法在多个数据集上表现优异。 🏷️ 标签 EPAGCL graph 图增强 图对比学习 实验结果 错误传播率 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
