ResGCN代码实战 ResNet自从15年问世以来迅速影响了CNN的发展,主要得益于ResNet的shortcut结构能够避免网络的退化(即传统的CNN随着网络深度的 增加会出现训练误差和测试误差增大的情况)和梯度消失/爆炸现象,使得ResNet能够从网络层数的加深中受益,这也是为什么ResNet 能够做到34层,50层,甚至152层,甚至是1202层的缘故。...
知道了GCN层的定义之后堆叠GCN层就可以得到GCN模型了,两层的GCN就可以取得很好的效果(过深的GCN因为过度平滑的问题会导致准确率下降): classGcnNet(nn.Module):def__init__(self, input_dim=1433):super(GcnNet, self).__init__()self.gcn1 = GraphConvolution(input_dim,16)self.gcn2 = GraphConvolution...
本文是《深入浅出图神经网络——GNN原理解析》第5.6节的代码调试笔记,使用GCN实现对节点的分类 代码地址: github.com/FighterLYL/G 前言 最近多模态领域进展神速,CV和NLP领域融合的趋势越来越明显,例如何凯明大神的MAE,以及亚研院和北大联合发布的女娲模型,效果都非常惊艳。看着领域内进展神速,自己却一直沉落在平...
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