基于图的半监督学习：严重限制标注数据下的简陋模型

CVPROct, 2019

基于图的半监督学习：严重限制标注数据下的简陋模型

Shoestring: Graph-Based Semi-Supervised Learning with Severely Limited Labeled Data

Wanyu Lin, Zhaolin Gao, Baochun Li

TL;DR本文介绍了一种新的框架 ' 破产 '，用于处理有限标记样本的图半监督学习，并成功地将其应用于节点分类和图像分类任务中。该框架通过学习度量空间来改善学习表现，同时利用有限的标记样本的语义知识和与大量未标记样本的连接模式。

Abstract

graph-based semi-supervised learning has been shown to be one of the most effective approaches for classification tasks from a wide range of domains, such as image classification and text classification, as they can exploit the connectivity patterns between labeled and unlabeled sample

graph-based semi-supervised learning shoestring limited labeled samples metric space few-shot learning

发现论文，激发创造

基于图的半监督学习的灵活生成性框架

本文提出了一个基于图结构的半监督学习的生成框架，通过逼近节点特征，标签和图结构的联合分布，使用可扩展的变分推断技术来推断缺失的标签，并在基准数据集上进行了全面的实验，结果表明该方法在大多数设置中优于现有的最先进模型。

May, 2019

基于度量的小样本图分类

本研究针对数据稀缺度的问题，提出了一种利用距离度量学习方法和基于图表征学习的分类模型的 few-shot 学习方法，同时在嵌入空间中实现了任务驱动嵌入，最后提出了一种基于 MixUp 的在线数据增强技术。

Jun, 2022

基于图滤波的高效半监督学习

提出了一种基于图滤波器的半监督学习框架，能够将数据特征作为图信号注入图相似性中，并使用低通滤波器从图信号中抽取有用的数据表示，从而实现标签高效的半监督学习，同时能够改善现有的图卷积网络和标签传播方法的建模能力和减少模型复杂度。

Jan, 2019

纯净半监督学习：在只有很少标记图像的情况下进行半监督学习

本文针对有限标注信息下的半监督学习进行研究，分析了当前应用最广的半监督学习方法 FixMatch 在这种情况下的表现和局限，提出了一种利用自监督学习方法提供训练信号以及优化伪标签筛选过程的方案，并在 STL-10 数据集上得到了显著提高。

Dec, 2021

图形半监督学习用于关系网络

本文针对关系网络中的半监督学习问题提出了两种可扩展的方法，可以更好地处理链接多样性和分类异质性等图结构异质性，相比于现有算法，我们的方法在不需要先验知识的情况下提供更好的分类性能。

Dec, 2016

改进的基于图的半监督学习方案

通过对高斯随机场学习和泊松学习算法进行改进，我们在图形半监督学习领域提高了对少标签大数据集的分类准确性，并创建了更强大的算法，实验结果证明了这些方法在不平衡数据集环境下优于传统的图形半监督技术。

Jun, 2024

少样本节点分类的有监督图对比学习

本篇研究研究了在说名高成本的标注或标签问题下，如何使用监督图形对比学习，数据增强，子图编码和多尺度对比等机制，实现图形节点分类任务的有效编码器。实验表明，相比基于元学习的方法，这个新的框架可以显著提高少样本节点分类问题的性能。

Mar, 2022

半监督通用图分类

本文提出一种新型的图神经网络框架 UGNN，用于半监督图分类，在有限标注数据和大量未标注数据的情况下，利用子图的视角来充分利用未标注数据，并且通过使用 Sinkhorn-Knopp 算法来学习已知和未知类别的语义原型，并在不同的子图视图下进行大量实验，证明了 UGNN 在不同设定下的有效性。

May, 2023

不充分和不正确监督下的学习

本文提出了一种新颖的半监督学习范式，旨在解决标签不足和标签不准确的问题，该方法使用图来连接数据点以便在图边沿将标签信息从稀少标记示例传播到未标记的示例。实验证明，该方法在图像分类、文本分类和语音识别等领域有效降低标签误差，表现优于其他现有的半监督学习方法。

Feb, 2019

使用图嵌入重新审视半监督学习

介绍了一种基于图嵌入的半监督学习框架，重点研究了在图中联合预测类别标签和邻域上下文信息的方法，并在包括文本分类等多个基准任务上，相比已有的模型表现出了更好的性能。

Mar, 2016