arXiv ID:
2601.21615
arXiv 提交日期: 2026-01-29
超越参数微调:面向节点分类的测试时表征精炼 / Beyond Parameter Finetuning: Test-Time Representation Refinement for Node Classification
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为TTReFT的新方法,它通过直接调整神经网络学习到的中间数据表示(而非修改模型参数本身),来解决图神经网络在真实场景中遇到未知数据时性能下降的问题,既避免了遗忘原有知识,又显著提升了模型的适应能力。