基于半监督学习的图卷积神经网络中优化函数如何选择

半监督学习的图卷积神经网络（Semi-Supervised Graph Convolutional Networks, Semi-GCN）的优化函数选择与传统的图卷积神经网络相似，一般使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）或者其变种进行优化，如Adam等。但是，Semi-GCN中有一些独特的优化技巧可以使用。

在Semi-GCN中，由于存在未标记的节点，因此需要使用一些特殊的技术来处理。一种常见的技术是将未标记的节点视为标记的节点，并使用一个虚拟标记来表示它们的标记状态。这个虚拟标记可以被视为一个额外的类别，因此需要将其包括在代价函数中，以便在训练中进行学习。

另外，Semi-GCN中还有一个重要的技巧是对权重进行正则化。由于图卷积神经网络中的权重通常非常稠密，因此需要对它们进行正则化，以避免过拟合。一种常见的正则化技术是L2正则化，可以通过在代价函数中添加一个L2范数惩罚项来实现。

总之，在Semi-GCN中，优化函数的选择取决于具体的应用场景和数据集。一般来说，可以使用常见的优化算法，如SGD和Adam，并结合一些特殊的技巧来处理未标记的节点和对权重进行正则化。