研究人员开发了一种新的协议，用于可靠地评估图神经网络（GNN）在节点分类（NC）和链接预测（LP）任务中的跨任务迁移。他们的发现表明，从NC到LP的迁移通常是有益的，尤其是在同质性图上，而从LP到NC的迁移则不太一致，有时甚至会降低性能。该研究还引入了CoTask Score（CTS）来衡量联合效用，并提出简单的图数据集统计信息（如同质性）可以帮助预测和减轻负迁移。 AI
影响 为评估GNN迁移学习建立了一个更可靠的框架，有可能提高模型在多任务图问题上的效率和性能。
排序理由 学术论文，详细介绍了GNN的新协议和研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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