《第7章-GNN的變體和框架》學習筆記

第7章-GNN的變體和框架 7.1 GraphSAGE GraphSAGE是對初始GCN模型的改進版本。 最最主要的貢獻是採用了小批量訓練方式（mini-batch）。爲了適應小批量的方式，模型對聚合操作也進行了改進和拓展。 7.1.1 採樣鄰居 全圖的訓練方式（full-batch）對大規模的圖數據來說並不適用，會使得訓練代價很高。 GraphSAGE對鄰居進行隨機採樣來控制運算時節點 k k

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