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题名从拓扑的角度缓解图卷积网络的过平滑问题
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作者
柏玉
宋敏
刘士虎
唐轶
杨昔阳
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机构
云南民族大学数学与计算机科学学院
泉州师范学院数学与计算机科学学院
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出处
《云南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2022年第3期280-287,共8页
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基金
国家自然科学基金(61966039,61866040)
全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教育教学研究项目(2020-AFCEC-461)
福建省自然科学基金(2021J01001)。
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文摘
运用平滑度度量指标,定量分析了深层GCNs存在的过平滑问题,验证表明:过平滑是造成深层GCNs在半监督节点分类任务上的性能下降的主要原因.从拓扑学的角度,提出了一种DropEdge技术和混合阶传播相结合的方法,DropEdge技术使节点连接更加稀疏,而混合阶传播使模型包含更多的局部信息,从而一定程度上可避免GCNs加深时存在的过平滑问题.实验表明,方法可缓解深层GCNs存在的过平滑问题,使得半监督节点分类的精度更高.
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关键词
图卷积网络
过平滑
半监督节点分类
dropedge
混合阶传播
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Keywords
graph convolutional networks
over-smoothness
semi-supervised node classification
dropedge
mixed-order propagation
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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