论文笔记：DROPEDGE TOWARDS DEEP GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS ON NODE CLASSIFICATION
前言 GCN近年来迅速发展，由于其本身的优越的结构特点使其能够以应用与越来越多的场景。因此提升GCN的性能是非常重要的研究方向。此文中提出了一种DropEdge的方法用于减少过拟合和过平滑问题，使图卷积网络能够更加深入 主要贡献 1.提出能够使图卷积神经网络变深的方法DropEdge。该方法通过作用图卷积层实现 2.解释DropEdge方法可以解决过拟合和过渡平滑问题的原理，尤其针对于过渡平滑问题
相关文章
- 1. 【论文解读 ICLR 2020 | DropEdge】TOWARDS DEEP GRAPH CONVOLU-TIONAL NETWORKS ON NODE CLASSIFICATION
- 2. 《 ROP EDGE : TOWARDS DEEP GRAPH CONVOLU - TIONAL NETWORKS ON NODE CLASSIFICATION》
- 3. 深度图卷积网络系列文章（二）---DropEdge:Toward Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification
- 4. 论文笔记之：Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks
- 5. GNN图神经网络 DropEdge：towards deep GCN on node classfication
- 6. Deep Learning on Graphs: A Survey论文笔记
- 7. 【论文笔记】Deep Learning on Graphs: A Survey
- 8. 论文笔记：LCML 2019 Simplifying Graph Convolutional Networks
- 9. 论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
- 10. 【GCN】论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
- 更多相关文章...
- • XML DOM - Node 对象 - XML DOM 教程
- • ASP.NET Razor - 标记 - ASP.NET 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 【论文解读 ICLR 2020 | DropEdge】TOWARDS DEEP GRAPH CONVOLU-TIONAL NETWORKS ON NODE CLASSIFICATION
- 2. 《 ROP EDGE : TOWARDS DEEP GRAPH CONVOLU - TIONAL NETWORKS ON NODE CLASSIFICATION》
- 3. 深度图卷积网络系列文章（二）---DropEdge:Toward Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification
- 4. 论文笔记之：Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks
- 5. GNN图神经网络 DropEdge：towards deep GCN on node classfication
- 6. Deep Learning on Graphs: A Survey论文笔记
- 7. 【论文笔记】Deep Learning on Graphs: A Survey
- 8. 论文笔记：LCML 2019 Simplifying Graph Convolutional Networks
- 9. 论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
- 10. 【GCN】论文笔记：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS