O que é o pré-treinamento auto-supervisionado para GNN?

Pré-treinamento auto-supervisionado para redes neuronais gráficas (GNN) é um método de aprendizagem em que o modelo aprende a extrair representações úteis de dados gráficos sem usar etiquetas anotadas. Em vez disso, são usadas tarefas baseadas na própria estrutura do grafo ou nas propriedades dos nós/aristas, como previsão de partes ocultas do grafo, aprendizagem contrastiva ou recuperação de informação.

Essa abordagem permite que as GNN aprendam a entender a estrutura e as relações no grafo, o que melhora tarefas supervisionadas subsequentes (por exemplo, classificação de nós ou grafos), especialmente quando há poucos dados anotados.