从另外一个角度来看：GNN的主要思想就是节点邻居的聚合来到达更新自身feature的目的；而dropout就是在训练...
至于Dropout是可以和BN/LN一起用的，有时候会起到很好的防止过拟合的作用。
self.GRU_decoder=torch.nn.GRU(input_size=self.gru_hidden_size_l2, hidden_size=self.decoder_hidden_size, num_layers=1, bias=True, dropout=self.dropout) self.prediction_layer=torch.nn.Linear(self.decoder_hidden_size, self.n_nodes*self.n_pred, bias=True) defforward(self, data, device): ...
现代GNN 实现通过将输入图与计算图解耦(或为计算目的优化输入图)来处理这种现象,这种技术称为「图重连」。重连可以采取以下形式:邻域采样、虚拟节点、连通性扩散或演化,或节点和边的 Dropout 机制。Transformer 和像 GAT 这类基于注意力的 GNN 通过为每条边分配不同的权重来有效地学习新的图,这也可以理解为一种「...
Dropout 模型在训练时不使用dropout,虽然在大多数微调时使用0.1的dropout。 训练不稳定 对于最大的模型,尽管使用了梯度裁剪,在训练过程中观察到大于20次损失函数锋值。这些峰值的出现非常的不规律,有时出现在训练的后期,且在较小的模型中没有观察到。由于训练最大模型的代价,不能确定缓解这些峰值的主要策略。
aggregator_type='mean', dropout_rate=0.0, l2_reg=0): features = Input(shape=(feature_dim,)) node_input = Input(shape=(1,), dtype=tf.int32) neighbor_input = [Input(shape=(l,),dtype=tf.int32) for l in neighbor_num] if aggregator_type == 'mean': ...
此外也含有很多非关系归纳偏置,如:activation non-linearities、weight decay、Dropout、Normalization、data augmentation等。 所以,关系归纳偏置是应用关系推理的归纳偏置,是具有生成能力的。 2.2 Deep learning building blocks 接下来,我们探索下深度学习方法中表达的关系归纳偏置。在此,我们需要确定一些关键概念,比如说深度...
图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。 图论的基本研究对象——图 ...
在分别得到基于GNN的分子表示和基于指纹的分子表示之后,FP-GNN将这两种表示进行拼接,输入全连接层中,以输出预测结果。在本研究中,使用了HyperoptPython包[4]对超参数进行贝叶斯优化,包括GNN的dropout率、多头注意力模型的头数、注意力层的隐藏层大小、指纹网络的隐藏层大小和dropout率等。
conv_reduce_type="mean", normalization_type="layer", next_state_type="residual", state_dropout_rate=0.2, l2_regularization=1e-5, )(graph) return tf.keras.Model(inputs, graph)在最低层，用户可以根据用于在图中传递数据的原语，从头开始编写GNN模型，比如将数据从节点广播到其所有传出...