報(bào)告時(shí)間：2023年7月19日（星期三）15:00-18:00
報(bào)告地點(diǎn)：管院新大樓925會(huì)議室
報(bào) 告 人：許嘉蓉 博士、副研究員
工作單位：復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院
舉辦單位：管理學(xué)院
報(bào)告簡介：
近年來，預(yù)訓(xùn)練圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種解決圖機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中標(biāo)簽數(shù)據(jù)稀疏問題的潛在方法，受到了廣泛關(guān)注，應(yīng)用圖預(yù)訓(xùn)練模型變得尤為重要。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，我們發(fā)現(xiàn)將圖預(yù)訓(xùn)練模型適配到不同的下游任務(wù)時(shí)，經(jīng)常會(huì)遇到負(fù)遷移的問題，本次報(bào)告將從兩個(gè)角度探討：（1）何時(shí)需要進(jìn)行圖預(yù)訓(xùn)練；(2) 圖預(yù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)是否越多越好？此外，還提供了三個(gè)應(yīng)用場景：（1）確定圖預(yù)訓(xùn)練模型的適用范圍，（2）量化圖預(yù)訓(xùn)練的可行性指標(biāo)，以及（3）挑選預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的解決方案。
報(bào)告人簡介：
許嘉蓉，博士，復(fù)旦大學(xué)青年副研究員。2021年畢業(yè)于浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院。2019年訪問加州大學(xué)洛杉磯分校，與Yizhou Sun教授合作。主要研究方向包括網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)、社交網(wǎng)絡(luò)分析、數(shù)據(jù)挖掘。曾在KDD、NeurIPS、AAAI、IJCAI、TKDE、TKDD等計(jì)算機(jī)頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議和期刊發(fā)表論文十余篇。曾擔(dān)任KDD'20-22等國際學(xué)術(shù)會(huì)議程序委員會(huì)委員，TKDE等期刊審稿人。
