关键词graph transductive learning
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本文解决了图转导学习中成员推理攻击的问题,提出了一种有效的两阶段防御方法 Graph Transductive Defense(GTD),该方法通过训练 - 测试交替训练计划和压缩策略的组合成功减少了训练和测试损失分布之间的差异,实验证明其 - 激进归纳学习的尖锐泛化:一种激进局部拉德马赫复杂度方法
我们介绍了一种新工具,Transductive Local Rademacher Complexity (TLRC),用于分析转导学习方法的泛化性能,并激发新的转导学习算法。我们的工作将热门的 Local Rademacher Comple