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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。
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单位浙江工业大学; 浙江交通职业技术学院
