图卷积神经网络要怎么训练

图卷积神经网络 (Graph Convolutional Neural Network, GCN) 的训练通常采用基于反向传播算法的梯度下降法。具体地，GCN的训练分为两个步骤：

1. 前向传播：将图数据输入到GCN中，经过多层的卷积操作和非线性激活函数，得到每个节点的表示向量；
2. 反向传播：将前向传播得到的节点表示向量与标签进行比较，计算损失函数，并通过链式法则计算梯度，然后使用梯度下降法更新GCN的参数。

在训练过程中，需要注意的是选择合适的损失函数和学习率，并且进行适当的正则化处理，以防止过拟合。此外，由于图数据的特殊性，还需要采用一些特殊的技术，如图卷积层的归一化处理和随机游走采样，来提高GCN的训练效果和泛化能力。