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class-wise selection
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CSGNN:通过动态类别选择征服嘈杂节点标签
该研究论文提出了一种名为 CSGNN 的图神经网络方法,通过使用邻居聚合的潜在空间自适应选择可靠的节点,并解决了过拟合、标签噪声、类别选择和干净节点的学习问题。实验证明,CSGNN 在效果和鲁棒性上优于现有方法。
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8 months ago
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