GNN için kendi kendine denetimli ön eğitim nedir?

Kendi kendine denetimli ön eğitim, grafik sinir ağları (GNN) için, modelin etiketlenmiş veriler kullanmadan grafik verilerinden faydalı temsiller çıkarmayı öğrendiği bir eğitim yöntemidir. Bunun yerine, grafiğin kendisinin yapısına veya düğüm/kenar özelliklerine dayanan görevler kullanılır, örneğin, grafiğin gizli kısımlarını tahmin etme, karşıt öğrenme veya bilgi geri kazanımı.

Bu yaklaşım, GNN'lerin grafikteki yapıyı ve ilişkileri anlamayı öğrenmesine olanak tanır, bu da sonraki gözetimli görevleri (örneğin, düğüm veya grafik sınıflandırması) geliştirir, özellikle az sayıda etiketli veri olduğunda.