第六章：GNN训练、优化与实践

文档摘要

第六章：GNN训练、优化与实践图神经网络 (GNN) 入门与实战：第六章 - GNN 训练、优化与实践综述图神经网络（GNNs）作为处理图结构数据的强大工具，在诸多领域展现出巨大的潜力。然而，GNN 的成功应用并非一蹴而就，其训练、优化和实践过程中充满了挑战。本章将深入探讨 GNN 训练中的关键环节，从训练策略的选择，到损失函数与优化器的搭配，再到过平滑问题的应对以及可扩展性问题的解决，最后介绍常用的 GNN 框架与库，并结合实际项目流程，帮助读者全面掌握 GNN 的训练、优化与实践技巧。 6.1 训练策略：全图训练、Mini-Batch 训练训练策略的选择直接影响着 GNN 的性能和效率。常见的训练策略包括全图训练和 Mini-Batch 训练。