北京3000万投资基金公司转让 田经理 --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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稀有资源转让：

<一>公司名称：北京***投资管理有限公司

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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