32、ABRes-GCN模型参数设置

ABRes-GCN模型参数设置

1 引言

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）已经成为处理图结构数据的强大工具，尤其在社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域表现出色。ABRes-GCN作为一种改进的图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs），结合了残差连接（Residual Connections）和自适应批次归一化（Adaptive Batch Normalization），以提高模型的表达能力和泛化性能。本文将详细介绍ABRes-GCN模型的参数设置，包括参数选择、调优过程及其对模型性能的影响。

2 ABRes-GCN模型架构

ABRes-GCN模型继承了传统GCN的基本架构，但在以下几个方面进行了创新：

• 残差连接 ：通过引入跳跃连接（Skip Connections），缓解了深层网络中的梯度消失问题，使得模型能够更有效地学习深层次特征。
• 自适应批次归一化 ：根据输入图的不同，动态调整批次归一化的参数，增强了模型对不同规模和分布的数据的适应性。
• 多尺度特征融合 ：结合不同尺度的图特征，提升模型的表达能力。

2.1 模型架构图

graph TD;
    A[输入图] --> B[图卷积层];
    B --> C[残差连接];
    C --> D[自适应批次归一