ReLaG：面向潜在关系数据的可扩展划分框架
原文标题：ReLaG: A Scalable Framework Generalizing Random Splits to Data with Latent Relations
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论文提出 ReLaG，一个模态无关框架，通过层次潜变量过程建模样本相关性，用邻近图与社区检测推断相关样本组，从而生成独立的训练-测试划分，避免随机划分带来的乐观泛化估计。在分子与蛋白质数据集上，ReLaG 匹配现有关系感知方法且扩展性显著更好，并引入无标签流程适配生产数据。该框架已开源，可通过 pip 安装。
- 问题
- 数据含相关样本时随机划分导致训练测试不独立，泛化估计过于乐观。
- 方法
- 用层次潜变量过程建模样本相关性，经邻近图与社区检测推断相关组，生成独立划分。
- 结果
- 在分子与蛋白质数据集上匹配现有关系感知方法且扩展性显著更好。
- 影响
- 生化等场景的评测划分可直接换成它，避免上线后性能跳水，且pip可装。
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