SSL-GCN中的正则化项

在SSL-GCN中，正则化项是为了防止过拟合，并提高模型的泛化能力。具体来说，SSL-GCN中采用了两个正则化项：

1. L2正则化项：L2正则化项通过将所有权重的平方和添加到损失函数中来限制权重的大小，从而减少过拟合的风险。它的公式为：λ/2 * ||W||^2，其中λ是正则化系数，W是权重。

2. Dropout正则化项：Dropout正则化项是通过在训练过程中随机删除一些神经元来减少过拟合风险。具体来说，每个神经元在训练期间以概率p被保留，以概率1-p被丢弃，并且在测试期间所有神经元都保留。这里的p是一个超参数，通常设置为0.5。

综合以上两种正则化项，SSL-GCN可以在保证模型学习准确的同时，防止过拟合的发生，提高模型的泛化能力。