[DS Interface] Distribution Consistency based Self-Training for Graph Neural Networks with Sparse La

발표자: 석사과정 3학기 베이자
본 영상은 few-shot node classification 문제를해결하기 위한 Distribution-Consistent Graph Self-Training (DCGST) 프레임워크에 대해 설명합니다. Few-shot node classification은 레이블된 데이터가 부족하고, 레이블된 노드와 레이블되지 않은 노드 사이에 분포 차이가 발생해 그래프 신경망(GNN)의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 이것을 해결하기 위해서 고급 Self-Training 방법을 제안하는 논문을 영상으로 설명합니다.
Link: dl.acm.org/doi...
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