文档摘要

5.1 训练阵型与规模化作战：全图、采样与小批次 本节摘要：全图训练把整张图整体装入显存，简单高效但规模受限；小批次训练靠邻居采样把每个样本的计算图钉在固定大小，代价是采样偏差与多轮重叠计算。本节比较全图、分层采样、子图采样、图分区四种阵型的开销模型，并给出按图规模与监督密度的选型流程。 会员。《5.1 训练阵型与规模化作战：全图、采样与小批次》收录于灏天文库文集《图神经网络 (GNN) 入门与实战：深度学习在图数据上的应用》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。

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原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/529-%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C-gnn-%E5%85%A5%E9%97%A8%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E6%88%98%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8

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