[发明专利]一种面向图神经网络的标签感知协同训练方法在审
| 申请号： | 202110697015.8 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113361627A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 王杰;贺华瑞;张占秋;陈佳俊 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;付久春 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向图神经网络的标签感知协同训练方法，包括：步1，用图神经网络将已知标签沿连边传播估计出各结点初步标签取值分布，衡量各结点的初步标签取值分布属于某类的初步预测置信度；步2，为初步预测置信度最高的预定个数结点标注伪标签形成增广的有标注图结构数据集；步3，利用图神经网络学习各结点的向量表示并做出全局预测，得出未标注结点的最终预测值；步4，将最终预测值作为未标注结点的初始标签，重复步1至步4，得出各未标注结点的最终分类结果。通过充分利用少量已知标签建模全局标签依赖性，结合标签传播和图神经网络特征传播优势，将全局标签依赖信息隐式融入图神经网络训练过程，得到更客观结点表示，提升分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 神经网络 标签 感知 协同 训练 方法 | ||
【主权项】：
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