6.1 训练策略：全图训练、Mini-Batch训练

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6.1 训练策略：全图训练、Mini-Batch训练图神经网络 (GNN) 入门与实战：深度学习在图数据上的应用第六章：GNN训练、优化与实践 6.1 训练策略：全图训练、Mini-Batch训练图神经网络（GNNs）在处理图结构数据方面展现出了强大的能力，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域。然而，训练GNNs并非易事，尤其是在处理大规模图数据时。选择合适的训练策略至关重要，它直接影响着模型的性能、训练效率以及可扩展性。本节将深入探讨两种主流的GNN训练策略：全图训练和Mini-Batch训练，并分析它们的优缺点，以及适用场景。