三阶段蒸馏框架把图知识迁移到 MLP
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三阶段蒸馏框架把图知识迁移到 MLP
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AI 综述
针对图神经网络在大规模图数据推理时耗时耗内存的问题，Junxian Li 等人提出一种三阶段多任务知识蒸馏框架，把图知识蒸馏到 MLP 中，以减少对图结构的依赖。该方法引入位置编码捕捉位置信息，并采用 Neural Heat Kernels 与隐藏层输出匹配来提升学生 MLP 的性能。 作者称，这是首个在图上对学生 MLP 做隐藏层蒸馏、并将图位置编码与 MLP 结合的工作。代码已开源。
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最新进展10月15日 12:00
面向 MLP 的图信息蒸馏：三阶段多任务知识蒸馏框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AI面向 MLP 的图信息蒸馏：三阶段多任务知识蒸馏框架
针对图神经网络在大规模图数据推理时耗时耗内存的问题，研究者提出一种三阶段多任务知识蒸馏框架，将图知识蒸馏到 MLP 中以减少对图结构的依赖。该方法引入位置编码捕捉位置信息，并采用 Neural Heat Kernels 与隐藏层输出匹配来提升学生 MLP 的性能，作者称这是首个在图上对学生 MLP 做隐藏层蒸馏、并将图位置编码与 MLP 结合的工作。代码已开源。
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