ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के साथ ट्रांसफर लर्निंग
ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNNs) के साथ ट्रांसफर लर्निंग एक बड़े स्रोत ग्राफ डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित GNN को एक छोटे, अक्सर लेबल-दुर्लभ लक्ष्य ग्राफ कार्य के लिए अनुकूलित करती है। सीखे गए नोड और एज अभ्यावेदन का पुन: उपयोग करके, यह दृष्टिकोण मजबूत भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन प्राप्त करता है जहां पर्याप्त लेबल वाले ग्राफ डेटा एकत्र करना महंगा या धीमा होता है — जैसा कि रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान और सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण में आम है।
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स्रोत
- Hu, W., Liu, B., Gomes, J., Zitnik, M., Liang, P., Pande, V., & Leskovec, J. (2020). Strategies for Pre-training Graph Neural Networks. In International Conference on Learning Representations (ICLR 2020). link ↗
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A survey on transfer learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Graph Neural Network (Pre-trained GNN Fine-tuning). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/transfer-learning-with-graph-neural-network
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