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ReLaG：可扩展的随机划分框架，适配含潜在关系的数据
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AI 综述
ReLaG 提出一种模态无关的框架，通过层次化潜变量建模样本相关性，并利用近邻图与社区检测生成独立的训练-测试划分。在分子与蛋白质数据集上，ReLaG 达到已有关系感知方法的水平，同时具备更好的可扩展性，并引入无标签过程以适配生产数据的划分分辨率。
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10月1日
- arXiv · Machine Learning TheoryReLaG：可扩展框架将随机划分推广至含潜在关系的数据
ReLaG 提出一种模态无关的框架，通过层次化潜变量建模样本相关性，并利用近邻图与社区检测生成独立的训练-测试划分。在分子与蛋白质数据集上，ReLaG 达到已有关系感知方法的水平，同时具备更好的可扩展性，并引入无标签过程以适配生产数据的划分分辨率。
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