data augmentation for graph neural networks

数据增强是一种广泛应用于机器学习和深度学习中的技术，它可以使用各种方法扩充原始数据集。最近，数据增强的概念也被引入到了图神经网络（GNNs）中。数据增强技术对于GNNs的性能和泛化能力的提高具有重要意义。

在GNNs中，数据增强可以分为两类：结构性数据增强和视觉数据增强。结构性数据增强可以通过改变图的拓扑结构，如添加和删除节点或边来增加原始数据集。此外，还可以进行噪声注入和图形剪裁等操作。视觉数据增强可以改变节点和边属性，如旋转、平移、缩放和翻转等操作。

数据增强技术有助于解决以下问题：

1. 过拟合：使用过多数据进行训练模型可能导致模型在测试数据上表现不佳。数据增强可以增加数据集的大小，从而提高模型的泛化能力。

2. 数据不平衡：在某些图数据集中，某些标签的数据可能太少，导致模型无法准确预测这些标签。通过复制少数标签数据，并在其上执行数据增强技术，可以实现数据集的平衡。

目前，数据增强技术在GNNs中的应用还处于起步阶段，需要更多的研究来探索其在实际应用中的效果和影响。