GNN architectures

GATTA框架通过测试时增强提升主动学习能力

研究人员推出GATTA，一个利用测试时增强（TTA）来改进图结构数据上主动学习的新型框架。GATTA聚合来自多个增强视图的预测，以增强不确定性估计，这是主动学习中的一个关键因素。该框架包含一个过滤不可靠增强视图的机制，以确保标签的保留。GATTA已在各种图数据集和GNN架构上证明了其有效性，表明简单的基于不确定性的方法与TTA结合后，可以实现与更复杂方法相媲美的性能，同时降低计算开销。