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        「對齊」太強是壞事?人大最新研究:完美正樣本反而會損害「圖對比學習」

        AIGC動態(tài)2年前 (2023)發(fā)布 新智元
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        「對齊」太強是壞事?人大最新研究:完美正樣本反而會損害「圖對比學習」

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        原標題:「對齊」太強是壞事?人大最新研究:完美正樣本反而會損害「圖對比學習」

        關鍵字:節(jié)點,數(shù)據,樣本,對比,下游

        文章來源:新智元

        內容字數(shù):6243字

        內容摘要:新智元報道編輯:LRS【新智元導讀】人民大學最新研究指出,更好的數(shù)據增強雖然可以提升其在下游任務的泛化能力,但也會減弱對比學習的上游性能。近年來,由于數(shù)據規(guī)模的增大以及標簽信息的缺失,自監(jiān)督方法的使用逐漸廣泛。由于在圖結構數(shù)據中可以輕松的利用邊以及節(jié)點的drop進行增強,對比學習成為了天然的自監(jiān)督范式。圖對比學習在數(shù)據增強后,得到兩個視圖,兩視圖中的對應節(jié)點作為正樣本,其余節(jié)點作為負樣本。過去的研…

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        文章來源:新智元

        作者微信:AI_era

        作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯(lián)網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發(fā)展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

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