图神经网络自动调参算法

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种深度学习模型，用于处理图形数据，如社交网络、化学分子结构等。自动调参（Automatic Hyperparameter Tuning）是指通过算法自动搜索并优化模型超参数的过程，以提高模型性能。

针对GNN的自动调参算法通常结合了强化学习、遗传算法或者基于网格搜索的方法。例如：

1. **贝叶斯优化**：利用贝叶斯统计模型预测每个超参数组合对性能的影响，然后选择下一个最有可能提升性能的参数设置进行尝试。
2. **随机搜索**：在给定的超参数空间里随机抽取一组参数进行训练，通过多次迭代寻找最佳配置。
3. **进化策略**：如遗传算法，通过模拟自然选择过程，不断更新和优化参数集，直到找到相对最优解。