【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机领域，更具体地讲，涉及一种基于剪枝的图神经网络去相关性微调方法。
技术介绍
1、图自监督学习旨在无需标签的情况下学习图神经网络(gnns)的参数，已成为一种流行的图预训练范式。通常，图自监督学习分为两种学习方法，即图对比学习和图生成自监督学习。在预训练自监督gnn的参数之后，图自监督学习通过微调一个附加的预测层，在多种任务上实现了最先进的性能。
2、自监督gnn通过微调参数以适应不同的下游任务。而在图神经网络的微调过程中，常见的方法包括全参数微调和局部参数微调。全参数微调涉及对图神经网络和与下游任务相关的参数更新，能够充分利用预训练模型的信息，从而提升在新任务上的性能。然而，这种方法在计算资源和时间上需求较高，尤其在大规模图数据上训练时；局部参数微调则选择性地更新部分网络参数，通常针对特定任务影响较大的层，例如微调线性层或使用低秩适应(lora)方法。这种方法不仅能够降低计算开销，还能在一定程度上避免过拟合。然而，由于预训练模型的参数被冻结，模型在适应新任务时的灵活性受限，导致难以达到理论上的最优性能。>
3、因此，如本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于剪枝的图神经网络去相关性微调方法，其特征在于，包括两个部分：模型精简模块和模型去相关模块；
2.如权利要求1所述的一种基于剪枝的图神经网络去相关性微调方法，其特征在于，所述去相关模块基于平方Frobenius范数设计，给定部分交叉协方差矩阵
3.如权利要求1所述的一种基于剪枝的图神经网络去相关性微调方法，其特征在于，所述精简模块首先预训练得到原始的图神经网络fo，然后通过随机减少层数和层内神经元的数量以获得精简图神经网络fs，之后，输入图数据G＝(A,V,X)以获取节点嵌入H，其中A∈{0,1}N×N是图的邻接矩阵，V是图的节点集，...
【技术特征摘要】
1.一种基于剪枝的图神经网络去相关性微调方法，其特征在于，包括两个部分：模型精简模块和模型去相关模块；
2.如权利要求1所述的一种基于剪枝的图神经网络去相关性微调方法，其特征在于，所述去相关模块基于平方frobenius范数设计，给定部分交叉协方差矩阵
3.如权利要求1所述的一种基于剪枝的图神经网络去相关性微调方法，其特征在...
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