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graph-structured data
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调查将协作学习从欧几里得数据映射到图结构数据
本次调查论文探讨了协作学习从传统欧几里得数据到更复杂的图结构数据的演变。通过考察联邦学习和去中心化学习等方法，解决了中心化机器学习的可扩展性和隐私问题等局限性。该论文对图分布场景进行了分类，并提出了图上学习的标准框架，强调了这一新兴领域中开放的挑战和未来的研究方向。
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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。