GNN圖神經網絡（1）
一、圖 傳統的歐幾里得空間數據：文本、圖像、視頻等【LSTM、CNN可訓練】 非歐幾里得空間數據：圖結構（包含對象和關系，如社交網絡、電商網絡、生物網絡和交通網絡等）【圖卷積等技術可訓練】 1、歐幾里得空間 也稱歐式空間，二維、三維空間的一般化。將距離、長度和角度等概念轉化成任意維度 ...
原文：如何解決圖神經網絡（GNN）訓練中過度平滑的問題
如何解決圖神經網絡 GNN 訓練中過度平滑的問題 轉自知乎 https: www.zhihu.com question answer 即在圖神經網絡的訓練過程中，隨着網絡層數的增加和迭代次數的增加，每個節點的隱層表征會趨向於收斂到同一個值 即空間上的同一個位置 。出現這種情況的具體原 瀉葯..首先要搞清楚圖神經網絡不能加深的原因是什么。常見的原因有三種： 數據集太小，overfitting的問題， ...
2019-09-27 10:09 0 1494 推薦指數：
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神經網絡訓練中的train loss, test loss問題
1.train loss 不斷下降，dev（或test） loss不斷下降：說明網絡仍在學習。 2.train loss 不斷下降，dev（或test） loss趨於不變：說明網絡過擬合。 3.train loss 趨於不變，dev（或test） loss不斷下降：說明數據集100%有問題 ...