Mochi: メタ学習による効率的グラフ基盤モデルの事前学習と推論の整合化 Mochi: Aligning Pre-training and Inference for Efficient Graph Foundation Models via Meta-Learning
AI要約 グラフ基盤モデルにおいて、事前学習と推論の不整合を解消するためメタ学習を活用した手法Mochiを提案。タスク適応性を高めつつ計算効率を改善し、複数ベンチマークで既存手法を上回る性能を示した。
EN Mochi proposes a meta-learning approach to align pre-training and inference for graph foundation models, improving task adaptability and computational efficiency while outperforming existing methods on multiple benchmarks.
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