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結(jié)合對比學(xué)習(xí)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防御方法

計算機科學(xué)與探索 頁數(shù): 12 2022-06-17
摘要: 盡管圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖表示學(xué)習(xí)領(lǐng)域中已取得了較好性能,然而研究表明圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易受圖結(jié)構(gòu)對抗攻擊,即通過對圖結(jié)構(gòu)添加精心設(shè)計的擾動會使圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能急劇下降。目前,主流的圖結(jié)構(gòu)去噪方法雖能有效防御圖結(jié)構(gòu)對抗攻擊,但由于輸入圖遭受對抗攻擊程度的不確定性,該類方法在輸入圖未受攻擊或攻擊強度較小時易產(chǎn)生較多誤識別,反而損害圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果。對此,提出一種結(jié)合對比學(xué)習(xí)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防御方法...

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