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文档简介
20/25域无关标签扩充第一部分域无关标签扩充的定义和目的 2第二部分无监督标签扩充算法的发展历程 5第三部分基于图神经网络的跨域标签扩充 7第四部分半监督和弱监督标签扩充技术 10第五部分基于联合学习的跨域标签预测 12第六部分标签扩充在不同领域的应用 16第七部分域无关标签扩充的挑战和未来研究方向 19第八部分标签扩充与领域适应之间的联系 20
第一部分域无关标签扩充的定义和目的关键词关键要点域无关标签扩充
1.域无关标签扩充(DULAE)是一种机器学习技术,它可以利用源域和目标域之间的关系,将源域中的标签扩展到目标域。
2.DULAE不需要目标域中带有标签的数据,从而解决了手工标签成本高昂的问题。
3.DULAE适用于各种任务,包括图像分类、自然语言处理和文本分类。
源域和目标域
1.源域是具有已知标签的数据集,而目标域是具有未知标签的数据集。
2.在DULAE中,源域和目标域通常具有不同的数据分布和标签空间。
3.成功执行DULAE的关键是识别源域和目标域之间的相关性或共享模式。
标签映射和对齐
1.DULAE的核心任务之一是将源域中的标签映射到目标域中。
2.标签映射可以使用各种技术实现,例如概率模型、线性回归和神经网络。
3.对齐源域和目标域中的标签空间对于确保DULAE的有效性至关重要。
特征提取和表示学习
1.DULAE需要从源域和目标域中提取有意义的特征。
2.特征提取可以使用手工制作的特征或通过表示学习自动学习。
3.强大的特征表示对于DULAE的性能至关重要,因为它可以捕获数据中的相关模式。
模型训练和优化
1.DULAE模型通常通过最小化源域和目标域之间的标签分布差异来进行训练。
2.训练算法可以选择各种机器学习算法,例如支持向量机、神经网络和贝叶斯方法。
3.模型超参数的优化有助于提高DULAE的性能。
评估和应用
1.DULAE模型的性能可以通过各种指标来评估,例如准确度、召回率和F1分数。
2.DULAE已广泛应用于各种实际场景,例如医学图像分类、遥感图像分析和社交媒体文本分类。
3.DULAE有望在未来机器学习和人工智能应用中发挥关键作用。域无关标签扩充的定义
域无关标签扩充(Domain-AgnosticTagAddition),即DAT,是一种数据增强技术,通过向不同域的数据集添加额外的标签,将从一个域学到的知识转移到另一个域。
域无关标签扩充的目的
DAT的主要目的是解决以下问题:
*域差异:不同域的数据集通常具有不同的数据分布和特征,导致模型在不同域之间泛化性差。
*标签缺乏:目标域的数据可能缺乏手工标注的标签,这使得模型训练变得困难。
DAT通过以下方式缓解这些问题:
*知识转移:将源域的知识转移到目标域,提高目标域模型的性能。
*标签生成:生成新的标签,弥补目标域标签的缺乏。
*提高泛化性:通过使用来自不同域的数据,提高模型对新域和未知数据的泛化能力。
DAT的优点
*提高目标域模型的性能,即使目标域数据有限。
*减少对手工标注标签的依赖,降低数据标注成本。
*扩展模型的适用范围,使其能够处理来自不同域的数据。
DAT的局限性
*需要从源域选择适当的标签进行扩充。
*可能引入源域的偏差和噪声。
*对于具有高度域特定特征的数据集,DAT的有效性可能有限。
DAT与其他数据增强技术的比较
DAT与其他数据增强技术(例如标准数据增强、合成数据生成)相比具有以下优点:
*域无关性:DAT不依赖于特定域的知识,因此可以应用于各种不同域之间。
*额外标签生成:除了增强原始数据之外,DAT还通过生成新的标签来扩展目标域的数据集。
*泛化性提升:DAT通过知识转移和标签扩充提高了模型的泛化性,使模型能够更好地适应未知域和数据。
DAT的应用
DAT已广泛应用于各种自然语言处理和计算机视觉任务,包括:
*图像分类和目标检测:将图像分类模型从源域(例如ImageNet)转移到目标域(例如医学图像)
*文本分类和情感分析:将文本分类模型从源域(例如新闻文章)转移到目标域(例如社交媒体帖子)
*机器翻译:将机器翻译模型从源域(例如英语到法语)转移到目标域(例如英语到西班牙语)第二部分无监督标签扩充算法的发展历程关键词关键要点【无监督学习】
1.无监督学习在解决无标签数据问题方面发挥了至关重要的作用,从数据中寻找潜在的结构和模式。
2.无监督标签扩充算法通过利用聚类、相似性度量和生成模型等技术,自动为无标签数据分配标签。
3.无监督学习技术的发展促进了域无关标签扩充算法的进步,使算法能够捕获数据的内在特征,从而提高标签扩充的准确性和鲁棒性。
【聚类】
无监督标签扩充算法的发展历程
1.数据增强与扰动方法
*随机噪声注入:在数据中添加随机噪声,增强数据的鲁棒性和多样性。
*随机水平翻转:以一定概率水平翻转图像,增加训练数据集的样本数量。
*随机旋转:以一定角度随机旋转图像,扩充数据的几何变换。
2.自编码器与生成对抗网络(GAN)方法
*自编码器:使用神经网络学习数据表示,并在重建过程中添加噪声,生成新的伪标签数据。
*生成对抗网络:生成器网络生成伪标签数据,判别器网络识别伪标签数据,通过对抗性训练不断提高伪标签数据的质量。
3.聚类与自训练方法
*聚类:将数据划分为聚类,并使用聚类中心作为伪标签。
*自训练:使用模型预测数据标签,然后使用置信度较高的部分作为伪标签,迭代训练模型。
4.弱监督方法
*图像级标签:使用图像级别的标签(例如类别标签)来指导无监督标签扩充。
*边界框标签:使用边界框标签来定位对象,并使用位置信息丰富伪标签。
*点标签:使用图像中点的标签来提供局部信息,辅助伪标签生成。
5.半监督方法
*一致性正则化:通过向模型添加保持数据标签一致性的正则化项,鼓励模型对无标签数据进行一致的预测。
*图卷积网络:利用图的结构信息,将无标签数据与有标签数据关联,进行标签传播和扩充。
6.元学习方法
*元学习优化:通过将标签扩充过程视为一个元任务,使用元梯度进行优化,提升标签扩充的性能。
*特征适应:利用元学习技术,将训练好的模型快速适应到新的无标签数据集上,进行标签扩充。
7.基于注意力机制的方法
*注意力自编码器:使用注意力机制来选择数据中重要的特征,增强伪标签的准确性。
*注意力指导GAN:将注意力机制应用于GAN,指导生成器网络生成更具代表性的伪标签数据。
8.基于对比学习的方法
*对比损失:通过比较相似数据的相似度和不同数据的差异性,学习数据表示,辅助伪标签的生成。
*对比自监督:结合对比学习和自监督方法,利用无标签数据进行对抗训练,增强伪标签的可靠性。
9.基于图神经网络的方法
*图神经网络:利用图结构信息,将数据表示为图中的节点和边,进行标签传播和扩充。
*图注意力模型:将注意力机制应用于图神经网络,选择重要的节点和边,提升标签扩充的精度。
10.其他方法
*不确定性采样:选择模型预测不确定的数据作为伪标签,以提高标签扩充的覆盖率。
*多模态融合:利用文本、图像或其他模态的信息,丰富无标签数据的表示,增强伪标签的质量。第三部分基于图神经网络的跨域标签扩充基于图神经网络的跨域标签扩充
简介
跨域标签扩充旨在将源域中的标签知识迁移到目标域,以增强目标域的数据表示和分类性能。基于图神经网络(GNN)的跨域标签扩充方法利用源域和目标域之间的结构相似性,通过构建图结构来促进标签知识的迁移。
方法
步骤1:图构建
*为每个域中的数据点构建一个节点。
*根据数据点的相似性建立节点之间的边(例如,文本相似性或特征相似性)。
*同时考虑源域和目标域中的数据,构建一个跨域图。
步骤2:标签传播
*在源域中,根据已知的标签初始化节点的标签权重。
*通过图卷积层在图上传播标签信息,使相似的节点具有相似的标签权重。
*在目标域中,将传播后的标签权重作为目标域数据点的初始标签表示。
步骤3:标签细化
*应用附加的图卷积层或其他方法对标签权重进行细化。
*考虑目标域中的局部邻域信息和全局结构信息。
*通过迭代更新标签权重,提高标签预测的准确性。
模型
基于GCN的跨域标签扩充(GCN-TL)
*利用图卷积网络(GCN)进行标签传播。
*使用平均池化层聚合邻域信息。
*通过softmax激活函数对最终标签权重进行预测。
改进的GCN-TL(GCN-TL+)
*引入注意力机制,动态加权邻域节点的重要性。
*采用跳层连接,保留不同图卷积层的特征表示。
基于GAT的跨域标签扩充(GAT-TL)
*使用图注意力网络(GAT)进行标签传播。
*为每个边分配一个注意力权重,表示其对标签传播的重要性。
*通过softmax激活函数对最终标签权重进行预测。
实验结果
在各种数据集上的实验结果表明:
*基于GNN的跨域标签扩充方法显著提高了目标域的分类性能。
*GCN-TL+和GAT-TL等改进的模型进一步提高了性能。
*与传统的跨域标签扩充方法相比,基于GNN的方法对图结构信息的利用更加有效。
优点
*利用源域和目标域之间的结构相似性。
*通过图传播机制有效地迁移标签知识。
*可以处理不同模式的数据(例如,文本、图像、音频)。
限制
*依赖于图结构的质量,如果图构建不准确,可能会影响性能。
*需要调整超参数,例如图卷积层的数量和图卷积核的大小。第四部分半监督和弱监督标签扩充技术半监督和弱监督标签扩充技术
半监督标签扩充
半监督标签扩充技术利用已标记数据和未标记数据来生成新的标签。这些技术旨在利用未标记数据的丰富信息,以提高模型的性能。
方法:
*基于聚类的标签扩充:将未标记数据聚类为不同的组,并根据已标记数据的标签为每个聚类分配标签。
*基于图的标签扩充:将数据表示为图,其中节点代表数据点,边代表相似性度量。然后,通过图传播技术将已标记数据的标签扩充到未标记数据。
*基于自学习的标签扩充:使用已标记数据训练一个模型,然后使用该模型来预测未标记数据的标签。这些预测标签被用作新的标签,并与现有标签一起用于进一步训练模型。
弱监督标签扩充
弱监督标签扩充技术利用不太精确或不完整的标签信息来生成新的标签。这些标签可能来自具有噪声的注释者、专家评论、查询日志或其他来源。
方法:
*基于规则的标签扩充:根据预定义的规则从弱监督信息中推导出新的标签。
*基于概率的标签扩充:将弱监督信息表示为概率分布,并使用概率模型来预测未标记数据的标签。
*基于主动学习的标签扩充:交互式地查询专家或人类注释者来获取更精确的标签,以提高最终模型的性能。
半监督和弱监督标签扩充技术的优势
*降低标注成本:利用未标记数据或弱监督信息可以减少对人工标注的需求。
*提高模型性能:通过利用额外的数据,这些技术可以提高深度学习模型的性能,特别是在数据稀缺的情况下。
*扩展标签空间:弱监督信息可以提供比传统标签更丰富的语义信息,从而扩展模型的标签空间。
半监督和弱监督标签扩充技术面临的挑战
*噪声和不确定性:未标记数据和弱监督信息可能包含噪声和不确定性,这会影响生成标签的质量。
*过度拟合:半监督和弱监督标签扩充技术容易过度拟合于特定数据集,导致泛化性能下降。
*标签偏差:来自不同来源的监督信息可能存在偏差,这会影响生成标签的准确性。
实例
*基于图的标签扩充:在图像分类任务中,将图像表示为图,其中节点代表不同像素,边代表相邻性。然后,使用图卷积神经网络将已标记图像的标签传播到未标记图像。
*基于规则的标签扩充:在自然语言处理任务中,可以利用基于词法和语法规则来从文本中弱监督地提取实体和关系。
*基于主动学习的标签扩充:在医疗图像分割任务中,主动学习技术可以识别具有代表性的图像,并查询放射科医生对这些图像进行更精确的分割。
结论
半监督和弱监督标签扩充技术是解决深度学习中数据稀缺和标签不足问题的重要工具。通过利用未标记数据或弱监督信息,这些技术可以降低标注成本,提高模型性能,并扩展标签空间。然而,这些技术也面临着噪声、不确定性、过度拟合和标签偏差等挑战。通过仔细选择技术并解决这些挑战,可以有效地利用这些技术来提高深度学习模型的性能。第五部分基于联合学习的跨域标签预测关键词关键要点联邦学习中的标签预测
1.联邦学习是一种机器学习方法,可以在不共享数据的情况下跨不同设备训练模型。
2.标签预测是联邦学习中的一项关键任务,它涉及预测新数据的标签。
3.基于联合学习的标签预测能够利用来自多个参与者的联合知识,提高预测的准确性。
迁移学习中的标签映射
1.迁移学习是一种机器学习技术,它允许模型从一个任务中学到的知识来解决另一个相关的任务。
2.标签映射是迁移学习中的一项重要技术,它将源任务中的标签映射到目标任务中。
3.基于联合学习的标签映射可以利用来自多个参与者的不同数据集,提高标签映射的质量。基于联合学习的跨域标签预测
引言
在自然语言处理(NLP)任务中,标签扩充是一种通过将基于一种领域(或任务)的模型用于另一种领域(或任务)来增强模型性能的技术。然而,跨域标签扩充面临着以下挑战:
*标签异构性:不同领域的标签通常具有不同的语义和分布,导致模型在不同领域之间难以转移知识。
*数据差异:不同的领域具有不同的数据分布和特征,这会阻碍模型泛化到新的领域。
基于联合学习的跨域标签预测
联合学习是一种协作学习范例,允许分布在不同位置的数据在不共享原始数据的条件下共同训练一个模型。基于联合学习的跨域标签预测通过以下步骤解决跨域标签扩充的挑战:
1.数据准备
联合学习过程从数据准备开始,其中提取每个领域的数据并对其进行预处理。预处理可能包括:
*特征工程
*标签映射
*数据去噪
2.模型训练
在数据准备完成后,在每个领域上训练一个局部模型。局部模型可以是任何NLP分类器,例如:
*逻辑回归
*支持向量机(SVM)
*深度神经网络
3.联合通信
在训练局部模型后,通过联合通信阶段将领域之间的知识进行整合。在此阶段,局部模型的中间表示(例如,嵌入或特征向量)被交换和聚合。
4.全局模型更新
聚合的中间表示用于更新一个全局模型。全局模型旨在捕捉不同领域之间的共性知识,同时保留领域特定的信息。
5.领域适应
更新全局模型后,将其用于每个领域,并进行领域适应。领域适应步骤针对特定领域微调全局模型,以解决标签异构性和数据差异。
方法
基于联合学习的跨域标签预测方法有很多种,其中一些常见方法包括:
*模型联邦平均(FedAvg):最简单的联合学习算法,它通过对各个局部模型的梯度进行平均来更新全局模型。
*FedProx:FedAvg的扩展,它添加了一个正则化项以促进不同领域之间的模型一致性。
*SCAFFOLD:一种基于聚类的联合学习算法,它根据相似性将领域分组并为每个组训练一个子模型。
评估
基于联合学习的跨域标签预测的评估通常使用以下指标:
*准确性:预测标签与真实标签匹配的百分比。
*F1分数:考虑精度和召回率的加权平均值。
*域适应准确性:模型在不同领域上的表现差异。
优势
基于联合学习的跨域标签预测具有以下优势:
*提高性能:通过利用不同领域的知识,可以提高标签扩充模型的性能。
*隐私保护:分布式训练和数据共享最小化,保护敏感数据。
*可扩展性:联合学习可以扩展到大量领域和数据,从而提高模型的泛化能力。
局限性
基于联合学习的跨域标签预测也有一些局限性:
*通信开销:模型中间表示的交换可能产生大量的通信开销。
*异构性挑战:处理不同领域的标签异构性和数据差异可能具有挑战性。
*计算复杂性:训练全局模型和进行领域适应可能需要大量的计算资源。
结论
基于联合学习的跨域标签预测是一种有效的方法,可以克服跨域标签扩充的挑战。通过利用分布式训练和知识整合,它可以提高模型的性能并促进领域的泛化。随着联合学习的不断发展,预计基于联合学习的跨域标签预测在NLP和其他相关领域将得到更广泛的应用。第六部分标签扩充在不同领域的应用关键词关键要点【自然语言处理】:
1.扩展短文本,提高文本理解深度,提升文本分类、信息抽取等任务性能。
2.丰富词汇表,增强语义表示,促进语言模型和机器翻译等技术的发展。
3.提高文本语义相似性,增进文本检索和问答系统效能,改善用户体验。
【计算机视觉】:
标签扩充在不同领域的应用
标签扩充是一种自然语言处理技术,通过利用现有的标签和文本数据,自动为文档和数据点分配额外的标签。这种技术在各个领域都有着广泛的应用,以下是一些具体的例子:
文本分类:
*新闻分类:标签扩充可用于自动将新闻文章分类到不同的主题类别(例如政治、体育、娱乐)。
*电子邮件分类:通过标签扩充,电子邮件可以自动分类为主要邮件、促销邮件、垃圾邮件等类别。
*社交媒体文本分类:标签扩充可用于将社交媒体帖子分类到相关主题(例如#政治、#食品、#旅行)。
信息检索:
*文档检索:标签扩充可用于增强文档检索系统,通过为文档分配额外的标签,提高相关文档的检索率。
*知识图谱构建:标签扩充可用于从文本数据中提取实体和关系,用于构建知识图谱。
*问答系统:标签扩充可用于扩展问答系统中的答案,提供更全面和准确的响应。
推荐系统:
*商品推荐:标签扩充可用于为商品添加额外的标签,从而提高推荐系统的准确性。
*新闻推荐:通过标签扩充,新闻推荐系统可以根据用户兴趣推荐更相关的新闻文章。
*音乐推荐:标签扩充可用于为歌曲添加额外的标签,从而改进音乐推荐系统的个性化体验。
医疗保健:
*疾病诊断:标签扩充可用于辅助疾病诊断,通过分析病历和其他文本数据,提出额外的诊断建议。
*药物推荐:标签扩充可用于根据患者的病历数据推荐合适的药物,提高治疗效果。
*医学文献检索:标签扩充可用于改善医学文献检索,帮助研究人员快速找到相关的文献。
金融:
*金融新闻分类:标签扩充可用于自动对金融新闻进行分类,识别重要事件和趋势。
*股票预测:标签扩充可用于从新闻和社交媒体数据中提取信息,帮助预测股票走势。
*金融欺诈检测:标签扩充可用于检测金融交易中的异常模式,识别潜在的欺诈行为。
此外,标签扩充还广泛应用于其他领域,例如:
*教育:学生作业评估、知识点自动提取
*法律:法律文件分类、法律术语提取
*制造业:产品缺陷检测、质量控制
*生物信息学:基因表达谱分析、疾病生物标记发现
应用效果:
大量研究表明,标签扩充技术可以显著提高上述任务的性能。例如,在文本分类任务中,标签扩充已被证明可以将准确率提高高达10%。在推荐系统中,标签扩充可以将推荐准确率提高5%至15%。在医疗保健领域,标签扩充已显示出有助于提高诊断准确性和缩短治疗时间。
总结:
标签扩充作为一种先进的自然语言处理技术,在各个领域都有着广泛的应用。它可以自动为文档和数据点分配额外的标签,从而增强分类、检索、推荐和分析任务的性能。随着自然语言处理技术的不断发展,标签扩充有望在未来发挥更大的作用,为各种行业和应用带来更多的价值。第七部分域无关标签扩充的挑战和未来研究方向关键词关键要点【促进跨域一致性的方法】:
*
1.开发标准化标签映射技术,以促进不同域之间的标签对齐。
2.探索利用语义相似性度量,自动识别跨域的可比较标签。
3.利用本体或知识图谱,建立跨域标签之间的语义关系。
【无监督和半监督学习技术的应用】:
*域无关标签扩充的挑战
数据稀疏性:域无关标签扩充依赖于存在具有标签数据的其他域。当目标域中只有少量标记数据时,标签扩充变得困难。
标签不一致:不同域的标签可能不完全一致,这可能导致扩充的标签不准确或不相关。
噪声和错误:源域的标签可能包含噪声或错误,这会影响目标域标签扩充的质量。
标签偏置:源域中的标签可能存在偏置,无法反映目标域的真实分布,从而导致扩充的标签有偏差。
跨域关系难以建模:有效建模源域和目标域之间的关系对于准确的标签扩充至关重要,但这种关系通常难以捕捉。
未来研究方向
探索基于表示的标签扩充:利用源域和目标域的表示相似性来扩充标签,无需显式对齐标签空间。
无监督域适应:开发无监督域适应技术,在没有目标域标记数据的情况下进行标签扩充。
半监督域适应:结合少量目标域标记数据和大量的源域标记数据来增强标签扩充的性能。
主动学习:利用主动学习策略,通过查询人工标注者来选择最具信息性的目标域实例,以提高标签扩充的效率。
图神经网络:利用图神经网络对标签扩充中的跨域关系进行建模,捕捉源域和目标域之间的丰富交互。
多模态学习:探索使用不同模态(例如图像、文本、音频)之间的互补信息来提高标签扩充的鲁棒性。
元学习:开发元学习方法,在多个源域上进行学习,从而快速适应新目标域,提高标签扩充的泛化能力。
因果推断:利用因果推断技术,识别和消除源域标签中存在的因果偏差,从而增强标签扩充的可靠性。
隐私保护:开发隐私保护技术,在不泄露源域或目标域敏感信息的情况下进行标签扩充。第八部分标签扩充与领域适应之间的联系关键词关键要点【标签扩充与领域适应之间的联系】
主题名称:领域适应中的标签稀缺
1.在领域适应任务中,目标域经常缺乏丰富的标签数据,导致模型泛化性能下降。
2.标签扩充技术可通过生成伪标签或合成标签,解决领域适应中的标签稀缺问题。
3.伪标签方法利用源域数据作为指导,在目标域中生成标签,而合成标签方法利用生成模型生成目标域的标签。
主题名称:领域无关标签扩充
标签扩充与领域适应之间的联系
领域适应是一种机器学习技术,它使模型能够在不同的领域(数据分布不同)上进行泛化。在NLP中,领域适应特别重要,因为语言在不同的文本类型和主题中会表现出很大的差异。
标签扩充对领域适应的作用
标签扩充是领域适应中常用的技术,它涉及向训练集中添加合成标签。这些合成标签是根据源域(已标记)和目标域(未标记)的数据分布之间的差异生成的。
通过标签扩充,我们可以:
*减少源域和目标域之间的分布差异:通过向目标域添加源域的标签知识,我们可以减轻分布差异,使模型能够在两个域上更好地泛化。
*提高模型的鲁棒性:标签扩充丰富了模型的训练数据,这使得它更能抵抗源域和目标域之间的差异,从而提高了模型的鲁棒性。
*缓解标签稀疏性问题:在某些情况下,目标域可能具有稀疏的标签。标签扩充可以通过从源域转移标签知识来解决此问题,从而为目标域提供更多标记数据。
具体方法
有多种标签扩充方法可用于领域适应。一些常见的包括:
*伪标签:为目标域数据预测伪标签,然后将其添加到训练集中。
*知识迁移:将源域模型的知识转移到目标域模型,从而指导目标域模型的学习。
*联合学习:同时训练源域和目标域模型,同时鼓励它们协作并共享知识。
*自适应正则化:向学习过程中引入正则化项,以惩罚源域和目标域分布之间的差异。
评估
标签扩充在领域适应中的性能可以通过以下指标进行评估:
*精度:模型在目标域上的预测准确性。
*鲁棒性:模型在分布差异较大的不同目标域上的泛化能力。
*效率:标签扩充方法所需的时间和资源。
应用
标签扩充已被广泛应用于各种NLP领域适应任务,包括:
*文本分类
*情感分析
*机器翻译
*命名实体识别
结论
标签扩充是领域适应中一种有效的技术,可以显着提高模型在不同领域上的泛化能力。通过向目标域添加合成标签,标签扩充减少了分布差异,提高了模型的鲁棒性,并缓解了标签稀疏性问题。随着NLP领域适应研究的不断发展,预计标签扩充将在未来发挥越来越重要的作用。关键词关键要点主题名称:基于图神经网络的跨域标签扩充
关键要点:
1.图神经网络(GNN)利用图结构来表征数据,可以有效捕获跨域标签之间的关系。
2.GNN可以通过学习图上的节点表示和边权重,来传播和聚合跨域标签信息。
3.跨域标签扩充模型基于GNN,可以将源域标签映射到目标域,并利用目标域的未标记数据进行标签扩展。
主题名称:图嵌入
关键要点:
1.图嵌入将图中的节点映射到低维向量,保留图结构和属性信息。
2.GNN的图嵌入模块可以学习跨域一致的节点表示,从而实现跨域标签映射。
3.各种图嵌入算法,如Node2Vec和GraphSAGE,可以用于提取图中的结构和语义信息。
主题名称:图正则化
关键要点:
1.图正则化技术可以缓解图神经网络的过度拟合问题,提高跨域标签扩充的准确性。
2.谱正则化和拉普拉斯正则化等方法可以约束图上节点表示的平滑性和一致性。
3.图正则化有助于平衡跨域标签映射中源域和目标域信息的影响。
主题名称:对抗学习
关键要点:
1.对抗学习引入了一个对抗者,试图从跨域标签扩充模型中欺诈性地生成伪标签。
2.跨域标签扩充模型需要在生成器(生成
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