graph transformer调参
时间: 2023-12-13 08:34:26 浏览: 20
根据提供的引用内容,Graph Transformer Networks是一种可以在异构图上运行的神经网络模型,可以用于学习图形表示。调参是优化模型性能的重要步骤。以下是一些Graph Transformer Networks调参的建议:
1. 学习率:学习率是控制模型参数更新速度的超参数。通常,较小的学习率可以使模型更加稳定,但可能需要更长的训练时间。较大的学习率可以加快训练速度,但可能会导致模型不稳定。建议从较小的学习率开始,逐渐增加学习率,直到模型性能不再提高为止。
2. 正则化:正则化是一种防止模型过拟合的技术。在Graph Transformer Networks中,可以使用L1或L2正则化来惩罚较大的权重。建议尝试不同的正则化强度,并选择性能最好的正则化强度。
3. 批量大小:批量大小是指在每次参数更新时使用的样本数量。较大的批量大小可以加快训练速度,但可能会导致模型不稳定。较小的批量大小可以使模型更加稳定,但可能需要更长的训练时间。建议从较小的批量大小开始,逐渐增加批量大小,直到模型性能不再提高为止。
4. 注意力头数:Graph Transformer Networks使用多头注意力机制来学习节点表示。注意力头数是指使用的注意力头的数量。较大的注意力头数可以提高模型的表现力,但可能需要更长的训练时间。建议尝试不同的注意力头数,并选择性能最好的注意力头数。
5. 层数:Graph Transformer Networks由多个Transformer层组成。层数是指使用的Transformer层数。较深的模型可以提高模型的表现力,但可能需要更长的训练时间。建议尝试不同的层数,并选择性能最好的层数。