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Peiyuan Li

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TOOL · CL_77327 · Jun 8 · 04:00

CHoE 方法通过专家网络增强跨域图学习

研究人员开发了 CHoE，一种用于异构图提示学习 (HGPL) 的新颖方法，旨在克服跨域应用的局限性。与主要在域内的现有方法不同，CHoE 利用了结构条件专家网络。通过采用结构感知路由机制来选择兼容的专家并整合多视图表示进行预测，这种方法能够在少样本跨域场景中实现更好的性能。实验表明，CHoE 在跨域少样本学习方面持续优于基线方法。