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摘要：本发明公开了一种基于图神经架构搜索的谣言检测方法、装置及介质，属于互联网技术领域。方法包括：构造搜索空间；对搜索空间进行连续松弛以构造超网络，在超网络上为每条边创建由架构参数进行参数化的混合候选操作；初始化超网络的参数；通过梯度下降交替降低验证损失和训练损失，以优化超网络的模型参数和架构参数；当优化到剪枝轮次时，依据选边准则在超网络中选择一条边进行剪枝，并固定该边的架构参数，不再进行优化；在确定超网络上所有的边完成优化后，获得网络架构；对获得的网络架构进行训练，并在训练后获得用于谣言检测的预训练模型。本发明通过自动化设计最优神经架构学习信息传播的特征，提高检测的效率和模型在不同场景下的适用性。
主权项：1.一种基于图神经架构搜索的谣言检测方法，其特征在于，包括以下步骤：构造搜索空间；其中搜索空间中的候选操作包括经典图神经网络中的节点聚合、源信息导向的节点特征增强，以及跳过连接操作；对搜索空间进行连续松弛以构造超网络，在超网络上为每条边创建由架构参数进行参数化的混合候选操作；随机初始化超网络的参数；通过梯度下降交替降低验证损失和训练损失，以优化超网络的模型参数和架构参数；当优化到剪枝轮次时，依据选边准则在超网络中选择一条边进行剪枝，并固定该边的架构参数，不再进行优化；在确定超网络上所有的边完成优化后，获得网络架构；对获得的网络架构进行训练，并在训练后获得用于谣言检测的预训练模型。
全文数据：
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百度查询： 华南理工大学 一种基于图神经架构搜索的谣言检测方法、装置及介质
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