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申请/专利权人：广州市香港科大霍英东研究院
摘要：本发明公开了一种图节点分类模型训练方法，在每次迭代训练中，首先，将目标图输入图节点分类模型，得到每个目标节点的伪标签和目标节点嵌入；接着，根据所述伪标签和所述目标节点嵌入，采用预先构建的目标损失函数计算所述图节点分类模型的反向传播梯度；最后，根据所述反向传播梯度调整所述图节点分类模型的参数；其中，所述目标损失函数包括代理源图解码损失函数，所述代理源图解码损失函数根据预设的源图代理分布构建。本发明实施例通过构建源图代理分布，能够模拟无法获取的源图中的节点嵌入的分布，从而在无法访问源图的情况下对图节点分类模型进行训练和调整，提高了模型在目标域上的泛化性能。
主权项：1.一种图节点分类模型训练方法，其特征在于，包括：将目标图输入图节点分类模型，得到每个目标节点的伪标签和目标节点嵌入；其中，所述图节点分类模型预先在源图上训练过，所述目标节点为所述目标图中的节点；根据所述伪标签和所述目标节点嵌入，采用预先构建的目标损失函数计算所述图节点分类模型的反向传播梯度，以根据所述反向传播梯度调整所述图节点分类模型的参数；根据调整后的所述参数对所述图节点分类模型进行迭代训练，直至所述图节点分类模型收敛；其中，所述目标损失函数由预设的加权概率信息最大化损失函数、代理源图解码损失函数和跨域图分布自适应损失函数组成，所述代理源图解码损失函数根据预设的源图代理分布构建，所述源图代理分布用以模拟无法获取的源图的节点嵌入的分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州市香港科大霍英东研究院 一种图节点分类模型训练方法
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