Diversidade na Construção de Vizinhanças para Redes Convolucionais de Grafos em Classificação de Imagens - de Paulo, Diego Giaretta; Pascotti Valem, Lucas (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2026)
O crescente volume de imagens disponíveis exige métodos eficazes de classificação. Muitos modelos de aprendizado profundo dependem de grandes conjuntos de dados rotulados, cuja obtenção é custosa. O aprendizado semi-supervisionado surge como alternativa promissora, e as redes convolucionais de grafos (GCNs) exploram relações entre amostras rotuladas e não rotuladas. Contudo, a abordagem comum para imagens emprega grafos baseados apenas em similaridade, o que pode restringir a variedade das vizinhanças. Este mestrado investiga a construção de grafos com diversidade para GCNs, sob a hipótese de que vizinhanças mais diversas favorecem o aprendizado. Propõe-se o método BRID-G, que apresenta resultados preliminares promissores.