gwnn_model
时间: 2023-09-14 16:02:48 浏览: 321
GWN模型是指Graph Wavelet Neural Network,它是一种基于图神经网络的模型。GWN模型的结构较为复杂,包括采样模块和传播模块。采样模块在处理大型图时用于对图进行采样操作,而传播模块则用于对采样后的图进行信息传播。
在该项目中,GWN模型的代码主要存放在model.py文件中,其中包括了使用ResNet34的代码。训练集的代码存放在train.py文件中,该文件还会绘制训练集和验证集的损失和准确率曲线。test.py文件用于测试训练好的模型,在最终会输出模型对于测试集的准确率,并保存训练好的模型为resnet.pth文件。该项目非常适合初学深度学习的人,可以学习有关数据集的处理方法。
阅读完这篇论文后,可以了解到目前GNN的发展主要分为改进GNN的模块、针对不同的图类型提出方法模型以及将GNN应用到实际中去。阅读综述类论文的目的是为了搭建起大局观,不必过于关注论文中提到的具体方法的实现细节,需要更深入了解时可以阅读相关的论文。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Graph neural networks: A review of methods and applications论文阅读](https://blog.csdn.net/ptxx_p/article/details/119864329)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [利用ResNet34实现猫狗分类(包括数据集和代码)](https://download.csdn.net/download/mengxinmengxin12/88251300)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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