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GraphCL: Graph Contrastive Learning with Augmentations笔记

NeurIPS 2020- Graph Contrastive Learning with Augmentations

    • contrastive learning algorithm
    • pretraining model for molecular proporty predition

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https://github.com/Shen-Lab/GraphCL

使用最基础的contrastive loss 处理图graph-level的tasks, 包括self-supervised, semi-supervised graph classification,

主要贡献是提出4种不同的augmentations.
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contrastive learning algorithm

使用最经典的方法
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pretraining model for molecular proporty predition

本文发现不同数据集适合不同的data 增广的方式
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