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申请/专利权人：中国科学院计算技术研究所;无锡芯光互连技术研究院有限公司
摘要：本发明提供了一种基于图神经网络架构挑选的知识蒸馏方法，包括：获取预先定义的图神经网络架构的搜索空间，其定义架构搜索的范围；利用神经架构搜索技术和预设分类任务对应的验证集，采用强化学习机制从所述搜索空间中搜索执行该分类任务的最优图神经网络结构，所述预设分类任务与训练教师图模型时所对应的分类任务相同；基于预设的知识蒸馏方式，利用所述教师图模型指导采用所述最优图神经网络结构的学生图模型进行节点分类，得到经训练的学生图模型。
主权项：1.一种基于图神经网络架构挑选的知识蒸馏方法，其特征在于，包括：获取预先定义的图神经网络架构的搜索空间，其定义架构搜索的范围；利用神经架构搜索技术和预设分类任务对应的验证集，采用强化学习机制从所述搜索空间中搜索执行该分类任务的最优图神经网络结构，所述预设分类任务与训练教师图模型时所对应的分类任务相同；基于预设的知识蒸馏方式，利用所述教师图模型指导采用所述最优图神经网络结构的学生图模型进行节点分类，得到经训练的学生图模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算技术研究所 无锡芯光互连技术研究院有限公司 一种基于图神经网络架构挑选的知识蒸馏方法
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