GCN减少节点相似度的损失

GCN（Graph Convolutional Network）是一种用于图像分类、节点分类和链接预测等任务的深度学习模型。在GCN中，节点之间的相似度是通过计算它们之间的邻接矩阵来确定的。然而，当图中存在大量相似节点时，这种方法可能会导致信息重复和过拟合。为了解决这个问题，GCN引入了一个正则化项来减少节点相似度的损失。这个正则化项可以通过在GCN的损失函数中添加一个L2范数惩罚项来实现。