图域适应不止于表示学习
原文标题：Graph Domain Adaptation Does Not End with Representation Learning
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研究指出图域适应（GDA）现有方法依赖单一图传播路径进行目标预测，可能未充分利用目标域中的预测证据。作者提出 EviGDA 框架，在图感知专家之外补充一个不依赖图传播与目标对齐的无图局部专家，两者独立优化、仅在推理时以任务级常数概率混合。在 10 个数据集、16 个迁移任务上，EviGDA 超越现有最优基线。
- 问题
- 图域适应依赖单一图传播路径预测，可能未用尽目标域预测证据。
- 方法
- EviGDA在图感知专家外增加无图局部专家，两者独立优化，仅推理时按任务级常数概率混合。
- 结果
- 在10个数据集、16个迁移任务上超越现有最优基线。
- 影响
- 图迁移场景可用互补专家混合提升鲁棒性，且无需联合训练、路由学习或目标伪标签，落地成本低。
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