Handling Feature Heterogeneity with Learnable Graph Patches
यह शोध पत्र ग्राफ फाउंडेशन मॉडल्स के लिए एक नवीन ढांचे (framework) को प्रस्तुत करता है जो ग्राफ्स को डोमेन-अज्ञेय (domain-agnostic) "लर्नेबल ग्राफ पैचेस" में विभाजित करके फीचर विषमता (feature heterogeneity) को संबोधित करता है ताकि प्रभावी मल्टी-डोमेन प्री-ट्रेनिंग और विविध डाउनस्ट्रीम कार्यों में बेहतर हस्तांतरणीयता (transferability) सक्षम की जा सके।