Indeed the vanillamodel-agnostic gradient-based meta-learning MAML 6has been extended to graph classification 14 by utilizinggraph neural network GNN as the back-bone model Thekey idea is to learn a G

事实上，基于梯度的元学习中的香草模型无关方法（MAML）已经通过利用图神经网络（GNN）作为骨干模型来扩展到图分类[14]。关键思想是学习一个GNN初始化，可以很好地推广并快速适应具有概括性能作为监督的新类，这仅仅依赖于GNN来编码图结构。

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