AAAIDec, 2022
T2-GNN: 通过教师 - 学生蒸馏的方法,为具有不完整特征和结构的图形设计图形神经网络
T2-GNN: Graph Neural Networks for Graphs with Incomplete Features and Structure via Teacher-Student Distillation
Cuiying Huo, Di Jin, Yawen Li, Dongxiao He, Yu-Bin Yang...
TL;DR本文提出了基于师生蒸馏的图神经网络框架 (T2-GNN),旨在解决 GNN 在处理不完整图数据时性能下降的问题。该框架使用特定的特征级和结构级教师模型提供针对性的指导,并提出双重蒸馏模式以确保教师模型的知识被有效地灌输到学生模型中,从而消除特征和结构之间的干扰。