图神经网络的训练集和测试集与深度学习的训练集和测试集划分方法有什么不同吗？

图神经网络的训练集和测试集与深度学习的训练集和测试集划分方法有一些不同之处。

在传统的深度学习中，通常使用随机划分方法将数据集划分为训练集和测试集。这种方法不考虑数据之间的关联和相似性，可能会导致数据分布不均衡，影响模型的泛化能力。

而在图神经网络中，由于数据通常是表示为图形结构的形式，因此需要考虑图结构的特性。一种常用的划分方法是基于节点的划分方法，即将图中的节点随机划分为训练集和测试集。这样可以保证训练集和测试集的节点之间没有交集，从而避免了信息泄露的问题。同时，还可以保证训练集和测试集中的节点在图结构上具有相似性，有利于模型的泛化能力。

另外，在图神经网络中，还有一种划分方法是基于图的划分方法，即将整个图随机划分为训练集和测试集。这种方法可以保证训练集和测试集之间没有边的交叉，从而避免了信息泄露的问题。但是，这种方法可能会导致训练集和测试集的图结构差异较大，从而影响模型的泛化能力。

因此，图神经网络的训练集和测试集划分方法需要考虑图结构的特性，以保证模型的泛化能力。