研究重估关系深度学习简单基线
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研究重估关系深度学习简单基线
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AI 综述
研究者 Viet The Nguyen 等人在 arXiv 提交论文，在 RelBench 上重新评估关系深度学习的简单基线。他们用固定低通特征传播处理关系实体图并训练 MLP，发现多数分类与回归任务中，使用邻域过滤特征的 MLP 优于仅用目标实体特征的 MLP，并恢复了异构 GNN 相当一部分性能。 结合 Correct-and-Smooth 标签传播还能从历史标签中获得额外增益，但需单独构建 meta-graph，因为关系实体图未直接给出目标实体间的连接。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
重新审视关系深度学习的简单基线方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.LG重新审视关系深度学习的简单基线方法
研究者在 RelBench 上重新评估了关系深度学习的简单基线：将固定低通特征传播适配到关系实体图并训练 MLP，在多数分类与回归任务上，使用邻域过滤特征的 MLP 优于仅用目标实体特征的 MLP，并恢复了异构 GNN 相当一部分性能。结合 Correct-and-Smooth 标签传播还能从历史标签中获得额外增益，但需单独构建 meta-graph，因为关系实体图未直接给出目标实体间的连接。
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