구조 관점의 대조
원 자료의 표지 대신 그래프 구조에서 여러 관점을 만들고 이를 대조하는 학습 신호로 사용한다. 노드 단위의 표현과 그래프 전체를 나타내는 표현을 함께 다룬다.
이웃과 확산의 조합
원 연구에서는 일차 이웃에서 얻는 인코딩과 그래프 확산에서 얻는 인코딩을 대조한 조합이 가장 좋은 결과를 보였다. 관점을 둘보다 많이 늘리거나 여러 규모 인코딩을 대조하는 것이 반드시 개선으로 이어지지는 않았다.
선형 평가
학습한 표현은 여덟 노드 및 그래프 분류 벤치마크에서 선형 평가 절차로 비교했다. 비지도 표현을 고정한 뒤 단순한 분류기를 적용하는 평가를 통해 표현 자체의 활용도를 조사했다.
관련 문서
Deep Graph Infomax / InfoGraph / 그래프 / 대조 학습 / 자기지도 학습 / 표현 학습