山、、、
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图神经网络（8）——续 GNN编程实践建议 附论文名单

目录

使用pyG实现GNN，好用的包：

编程实践的通用建议：

Debug NN

使用pyG实现GNN，好用的包：

DeepSNAP： 提供了GNN流程中的核心模块

GraphGym ：设计GNN

编程实践的通用建议：

1. 数据的预处理非常非常重要！

数据的归一化

2. 优化器

ADAM 推荐使用

3.激活函数

ReLU推荐使用，还可以考虑LeakyReLU.SWISH,rational activation。

输出层不使用激活函数！！

4. 每一层都添加偏置项

5.embeddings 的维度

32、64、128推荐使用

Debug NN

图神经网络（8）——续 GNN编程实践建议 附论文名单_第1张图片

GNN论文名单（应该是比较经典的、重要的）

图神经网络（8）——续 GNN编程实践建议 附论文名单_第2张图片

 

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