ML4CO-KIDA：数据集聚合中的知识继承
人工智能
2022-02-04 v3 机器学习
摘要
NeurIPS 2021 机器学习组合优化（ML4CO）竞赛旨在通过用机器学习模型替换关键启发式组件来改进最先进的组合优化求解器。在对偶任务上，我们设计模型来做出分支决策以促使对偶界更快提升。我们提出一种知识继承方法，从数据集聚合过程中泛化不同模型的知识，命名为 KIDA。我们的改进克服了基于图神经网络的基线方法的一些缺陷。此外，我们在对偶任务上获得了第 名。我们希望本报告能为开发者和研究者提供有益经验。代码可在 https://github.com/megvii-research/NeurIPS2021-ML4CO-KIDA 获取。
引用
@article{arxiv.2201.10328,
title = {ML4CO-KIDA: Knowledge Inheritance in Dataset Aggregation},
author = {Zixuan Cao and Yang Xu and Zhewei Huang and Shuchang Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.10328},
year = {2022}
}
备注
NeurIPS 2021 ML4CO dual task 1st solution