BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-15T00:00:00Z DropMix：更好的图形对比学习与更困难的负样本 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 CGC是一种无监督图学习方法，基于对抗样本生成机制，避免False Negative问题，获得高质量的正负样本对。在多个数据集上与传统无监督学习方法和一些SOTA图对比学习方法相比，实现了令人满意的结果。 🏷️ 标签 CGC False Negative 图对比学习 对抗样本生成 对比学习 无监督学习 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
