自适应负样本生成器

负例硬度可调

通过操控表示而非采样来生成更具挑战性的负样本，解决了小批量中缺少困难负例的问题。

Qi, Zhang · Yang, Cheng · 石川

AI Open 2024

参数信息

相对提升

1.6 %

基准数据集数量

8

技术优势

不依赖大批量

通过从原型图生成负表示，小批量也能获得难度足够的负样本。

负样本难度可调

生成损失直接训练扰动参数，使负表示适应性地变得更难。

即插即用

可集成到三种图增强类型中，无需修改整体框架。

应用场景

• 图表示学习：生成更具挑战性的负样本，提升图表示质量。
• 自监督学习：提供无需标签的对比目标，提升自监督训练效果。
• 图神经网络：直接操控负表示，增强图编码器的判别能力。