接下来就是将cora数据集送入搭建好的GCN网络模型中进行训练,训练过程中设置设备在npu上运行,并定义训练的'epoch=200',迭代次数可以根据需要自行更改,训练完成后对模型的效果进行评估并打印预测的准确率约为0.8。 #设置成npudevice ='npu'print("device is: ", device)# 构建模型,设置中间隐藏层维度为16model = ...
图2.2 展示了所设置的模型具体参数及其前向传播过程(以Cora数据集为例)。 图2.2 某组参数下模型的前向传播过程 算法实现可基于 PyTorch Geometry 工具包,数据集管理、GCN 层的实现可直接调用了 api 函数。优化器采用 adam,学习率设为 0.002,衰减率为 5e-4. Epoch设为 200,bachsize 为整体数据集的大小。使用...
dataset = Planetoid("/tmp/Cora", name="Cora") num_nodes = dataset.data.num_nodes # For num. edges see: # - https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/issues/343 # - https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/issues/852 num_edges = dataset.data.num_edges // 2 train_len =...
1.代码结构 ├── data // 图数据 ├── inits // 初始化的一些公用函数 ├── layers // GCN层的定义 ├── metrics // 评测指标的计算 ├── models // 模型结构定义 ├── train // 训练 └── utils // 工具函数的定义 2.数据 Data: cora,Citeseer, or Pubmed,在data文件夹下: Ori...
Q5:目前GCN的分类准确率仅为80%左右,如何提高GCN在Citeseer、Cora、Pubmed、Nell上的分类准确率? Q6:增加GCN层数,为何准确率还降低了? 在“A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks”和“Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning”中的解释是over smoothing,也就是层数...
dataset = Planetoid(root='data/Planetoid', name='Cora', transform=NormalizeFeatures())#transform预处理print()print(f'Dataset:{dataset}:')print('===')print(f'Number of graphs:{len(dataset)}')#1个大图print(f'Number of features:{dataset.num_features}')#每一篇论文为1433维向量print(f'Number...
例如,使用 pathGCN 在 Cora 上获得了 90.02% 的准确率,而 GCNII* 和 PDE-GCN 的准确率分别为 88.49% 和 88.60%。此外,使用 Actor (Pei et al., 2020)、Ogbnarxiv (Hu et al., 2020) 和 Wiki-CS (20 random splits) (Mernyei) 的标准训练/验证/测试拆分在更大的数据集上检查 pathGCN。在下表...
非目标性攻击下,GCN、GAT、RGCN、GCN-Jaccard、GCN-SVD 以及本研究 Pro-GNN 在 Cora、Citeseer、Polblogs 和 Pubmed 数据集上的节点分类性能对比(以准确率+Std 计)。 推荐:本研究提出的 Pro-GNN 框架始终优于当前 SOTA 基线方法,并能够提升各种对抗性攻击下的整体鲁棒性。
理论 由cora.content和cora.cities文件构成。共2708个样本,每个样本的特征维度是1433。 下载地址:https://linqs.soe.ucsc.edu/data cora.content: 每一行由论文id+特征向量+标签构成。 3133600000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001000000100000000000000000000000000000...