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AdNGCL
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自适应负采样框架提升图对比学习性能
研究人员推出了一种新颖的图对比学习框架AdNGCL，旨在克服静态负采样的局限性。这种自适应方法利用一种感知难度的调度器（HANS）来根据负样本的信息量和计算成本动态管理负样本的选择。通过根据对比损失趋势和预算限制调整样本选择，AdNGCL旨在提高表示学习的鲁棒性和效率。
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新框架通过自适应负采样调度增强图对比学习
研究人员推出 AdNGCL，一个旨在改进用于自监督表示学习的图对比学习 (GCL) 的新框架。该方法通过采用一种称为 HANS 的自适应调度方法，解决了静态负采样的局限性。HANS 根据负样本的信息量和计算成本动态调整其选择，从而优化了各种图数据集上的训练效率和性能。