不同优化器对GCN模型参数训练的影响

摘要：

设计Adam+GSD的组合优化器来训练GCN模型参数并与其他单一优化器训练GCN模型参数的结果作对比,衡量指标为GCN模型在训练集上的损失值和验证集上的分类精度.通过实验对比不同的优化器对GCN模型参数训练的影响,选取相对较优的优化器,并将利用相对较优优化器训练得到的GCN模型用于Cora数据集节点分类,总结出采用自适应学习率的优化器适合GCN模型参数的训练,采用自适应学习率的优化器表现最为优越.

关键词：优化器、GCN、算法

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-03-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：23-28