simplifying graph convolutional networks
时间: 2023-04-25 11:05:42 浏览: 81
简化图卷积网络是一种用于图像识别和语音识别等任务的深度学习模型。它通过对图像或语音信号进行卷积操作来提取特征,然后将这些特征传递给后续的层进行分类或回归。简化图卷积网络的主要优点是可以处理任意形状的图像或语音信号,并且可以自适应地学习特征。此外,它还可以处理具有不同大小和形状的图像或语音信号,并且可以在不同的任务之间共享特征。
相关问题
图卷积神经网络的国外研究案例
以下是一些图卷积神经网络的国外研究案例:
1. Graph Convolutional Networks (GCN):这是一篇由Thomas N. Kipf和Max Welling在2016年发表的论文,提出了一种用于图像分类和节点分类的图卷积神经网络模型。该模型采用了局部邻域信息和全局图结构信息相结合的方式进行图像分类和节点分类,取得了较好的效果。
2. GraphSAGE: Inductive Representation Learning on Large Graphs:这是一篇由William L. Hamilton、Rex Ying和Jure Leskovec在2017年发表的论文,提出了一种用于大规模图表示学习的图卷积神经网络模型。该模型利用自适应邻域采样和聚合策略进行节点嵌入学习,并在大规模图上取得了较好的效果。
3. Graph Attention Networks (GAT):这是一篇由Petar Veličković等人在2018年发表的论文,提出了一种用于图像分类和节点分类的图卷积神经网络模型。该模型采用了基于注意力机制的节点嵌入方式,能够更好地捕捉图像和节点之间的关系,取得了较好的效果。
4. Simplifying Graph Convolutional Networks:这是一篇由Felix Wu等人在2019年发表的论文,提出了一种简化版的图卷积神经网络模型。该模型采用了自适应邻域池化和特征传播策略进行节点嵌入学习,并在多个任务上取得了较好的效果。
5. Towards Deeper Graph Neural Networks:这是一篇由Zonghan Wu等人在2020年发表的论文,提出了一种用于构建更深层次的图卷积神经网络模型的方法。该方法采用了跨层连接和子图采样等策略,能够有效地解决图卷积神经网络模型存在的梯度消失和过拟合问题,取得了较好的效果。
在SGC中学习率为什么设置0.001
在SGC(Simplifying Graph Convolutional Networks)中,学习率的值是一个超参数,需要通过实验来调整。通常情况下,学习率越大,模型收敛的速度就越快,但是也容易出现震荡或者不稳定的情况;学习率越小,模型收敛的速度就越慢,但是可以更加稳定地收敛到更好的结果。因此,我们需要在实验中找到一个平衡点,使得模型可以在合理的时间内收敛到较好的结果,同时也不会出现不稳定的情况。
在SGC中,作者通过实验发现,当学习率设置为0.001时,可以在较短的时间内收敛到较好的结果,同时也不会出现不稳定的情况。因此,他们就将学习率设置为0.001。当然,这个值并不是绝对的,不同的数据集、模型结构、优化器等都可能需要不同的学习率。所以,在实际应用中,我们需要通过实验来找到最优的学习率。
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