[发明专利]基于异构图神经网络的高阶关系知识蒸馏方法及系统在审
| 申请号： | 202210553500.2 | 申请日： | 2022-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN115115862A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 刘静;郝沁汾;叶笑春;范东睿 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国;陈思远 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于异构图神经网络的高阶关系知识蒸馏方法和系统，所述方法主要包括一阶节点级知识蒸馏和二阶关系级知识蒸馏两部分，有效解决了数据标签不精确和异构高阶关系语义建模困难这两个问题。具体来说，该方法通过进行节点级知识蒸馏，对预训练异构教师模型的单个节点语义进行编码；通过进行关系级知识蒸馏，对预训练异构教师模型的不同类型节点之间的语义关系进行建模。通过整合节点级知识蒸馏和系级知识蒸馏,这种高阶关系知识蒸馏方法成为一种实用且通用的训练方法，适用于任意的异构图神经网络，不仅提升了异构学生模型的性能和泛化能力，而且保证了对异构图神经网络的节点级和关系级知识提取。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 构图 神经网络 关系 知识 蒸馏 方法 系统 | ||
【主权项】：
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