简单基线在关系深度学习中可匹敌复杂模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员重新审视了关系深度学习的简单基线方法，该方法将关系数据库表示为时间异构图。他们的研究侧重于利用目标属性、关系属性和历史标签，通过基本的传播技术。通过调整固定的低通特征传播并训练多层感知机（MLP），他们发现这种方法在大多数任务上优于仅使用目标实体特征的模型，并取得了比更复杂的图神经网络和Transformer模型相当的性能。通过使用Correct-and-Smooth（一种结合了元图上历史标签的标签传播算法）进行了进一步改进，但构建这些元图仍然是一个关键挑战。 AI

影响这项研究表明，在关系深度学习中，更简单的模型可以达到与复杂模型相当的性能，从而可能降低某些任务的计算成本和复杂性。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Viet The Nguyen, Vijay Prakash Dwivedi, Gunther Gust · 2026-10-15 04:00

重新审视关系深度学习的简单基线

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