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申请/专利权人：军工保密资格审查认证中心
摘要：本发明涉及图对比学习技术领域。一种引入层次拓扑同构知识的对比学习方法包括获取数据集，对神经网络初始化；获取原始输入图，并对原始输入图进行增强，得到增强图；利用自监督的初始图对比学习，对增强图进行处理，经过神经网络的主干图神经网络和映射头，得到对比学习损失；将图增强输入至神经网络的图层专家系统和图层拓扑同构知识预测头，得到图层拓扑同构损失；将图增强输入至神经网络的子图层专家系统和子图层预测头，得到子图层拓扑同构损失；将对比学习损失、图层拓扑同构损失和子图层拓扑同构损失进行结合，得到模型损失；利用模型损失，得到分类F1值。
主权项：1.一种引入层次拓扑同构知识的对比学习方法，其特征在于，方法包括：获取数据集，其中，所述数据集包括预训练数据集，下游任务训练数据集和测试数据集，所述预训练数据集包含大量无标签数据，所述下游任务训练数据集和所述测试数据集均包含若干有标签数据；对神经网络初始化，所述神经网络包括图层专家系统、图层拓扑同构知识预测头、子图专家系统、子图层拓扑同构知识预测头、对比学习的主干图神经网络和映射头；获取原始输入图，并对所述原始输入图进行增强，得到增强图；利用自监督的初始图对比学习，对所述增强图进行处理，经过所述神经网络的所述主干图神经网络和所述映射头，得到对比学习损失；将所述图增强输入至所述神经网络的所述图层专家系统和所述图层拓扑同构知识预测头，得到图层拓扑同构损失；将所述图增强输入至所述神经网络的所述子图层专家系统和所述子图层预测头，得到子图层拓扑同构损失；将所述对比学习损失、所述图层拓扑同构损失和所述子图层拓扑同构损失进行结合，得到模型损失；将所述模型损失，梯度回传到所述初始图对比学习，对所述主干图神经网络和所述映射头进行训练，得到目标图对比学习；将下游任务训练数据集输入所述目标图对比学习的所述主干图神经网络和所述映射头，得到所述数据集中图的表示；在下游任务训练数据集上训练SVM分类器，并在所述测试数据集上进行预测，得到分类F1值。
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百度查询： 军工保密资格审查认证中心 一种引入层次拓扑同构知识的对比学习方法及系统
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