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graph-based classification
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元图卷积网络:处理图神经网络中的数据不平衡的动态加权损失最小化方法
本论文提出了一种名为 Meta-GCN 的元学习算法,通过同时最小化无偏元数据集损失和优化模型权重来自适应地学习样本权重,实验证明 Meta-GCN 在两个不同数据集上的分类任务中在准确性、接收器操作特性下的曲线下面积(AUC-ROC 曲线
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12 days ago
MM
通过操纵图的结构来攻击基于图的分类
本文主要研究基于图的分类方法的安全和隐私分析,提出了对付 collective classification 方法的对抗攻击方法,并评估了其使用在进攻和隐私防御方面的效果。
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5 years ago
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