北京3000万投资基金公司转让 田经理 I33-6679-28I3--怎样预训练GNN能实现更好的迁移效果？北邮等提出自监督预训练策略
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注册地区：朝阳区**************
注册时间：2015年
注册资金：2000万
-转让信息：公司成立后没有经营过，无债权债务问题
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< 二 >
公司名称：****（北京）基金管理有限公司
注册地区：海淀区***********
注册时间：2016年
注册资金：5000万
-转让信息：执照在我公司，随时看照
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< 三 >
公司名称：北京**投资有限公司
注册地区：丰台区
注册时间：2015年
注册资金：1亿
转让信息：法人就是我公司的人，可随时转让变更
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预训练与微调之间的差异能否缓解？来自北京邮电大学、腾讯、新加坡管理大学和鹏城实验室的研究者进行了分析研究，并提出了一种针对 GNN 的自监督预训练策略。
图神经网络（GNN）已经成为图表示学习的实际标准，它通过递归地聚集图邻域的信息来获得有效的节点表示。尽管 GNN 可以从头开始训练，但近来一些研究表明：对 GNN 进行预训练以学习可用于下游任务的可迁移知识能够提升 SOTA 性能。
但是，传统的 GNN 预训练方法遵循以下两个步骤：
1）在大量未标注数据上进行预训练；
2）在下游标注数据上进行模型微调。
由于这两个步骤的优化目标不同，因此二者存在很大的差距。
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