图注意力神经网络中为什么用LeakyReLU而不是ReLU

在图注意力神经网络中，使用LeakyReLU而不是ReLU的原因是为了解决ReLU的一个问题，即当输入值为负数时，ReLU会将其转化为0，导致梯度消失的问题。这可能会影响模型的学习能力。

LeakyReLU是对ReLU的一种改进，它在负数输入上引入了一个小的斜率，而不是将其转化为0。具体而言，LeakyReLU定义了一个小的负斜率，使得负数输入也会产生非零输出。这样可以保留一部分负数输入的信息，避免梯度完全消失。

这种改进有助于提高模型的学习能力，尤其是在处理具有稀疏或具有大量负值的数据时。在图注意力神经网络中，由于图数据通常具有复杂的结构和不同程度的连接性，LeakyReLU可以更好地处理这些情况，提高模型的性能和鲁棒性。

因此，在图注意力神经网络中使用LeakyReLU而不是ReLU可以解决梯度消失问题，并且更适用于处理图数据。