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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了一种针对图分类的图深度模型自适应参数调整方法，包括如下步骤：步骤1：提取输入样本图i的全局结构特征；步骤2：提取输入样本图i的局部结构特征，全局结构特征和局部结构特征整合形成结构特征向量Si；步骤3：选取共享GNN模型；步骤4：通过图调制器将结构特征向量Si转化为调制信息；步骤5：给定一个图样本，通过图调制器生成的结构信息调制因子φk来调整共享GNN模型的参数θk，调制过参数后的共享GNN模型称作定制GNN模型；步骤6：参数训练：训练图调制器和共享GNN模型的参数，选择交叉熵损失作为损失函数。本发明的方法动态地选择或调整模型参数，提高分类的准确性和模型的适用范围。
主权项：1.一种针对图分类的图深度模型自适应参数调整方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：给定输入样本图i，提取输入样本图i的全局结构特征；步骤2：提取输入样本图i的局部结构特征，全局结构特征和局部结构特征整合形成结构特征向量Si；步骤3：选取共享GNN模型；步骤4：通过图调制器将结构特征向量Si转化为调制信息，图调制器的输入是结构特征向量Si，输出是一组结构信息调制因子φk，这些结构信息调制因子φk用于调整共享GNN模型的权重或偏置或其他可训练参数；步骤5：共享GNN模型参数调制：给定一个图样本，通过图调制器生成的结构信息调制因子φk来调整共享GNN模型的参数θk，调制过参数后的共享GNN模型称作定制GNN模型；步骤6：参数训练：训练图调制器和共享GNN模型的参数，选择交叉熵损失作为损失函数，其数学表达式为：L＝-∑yi*logy′i，其中，yi是真实标签，y′i是预测标签，定制GNN模型输出预测标签y′i。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种针对图分类的图深度模型自适应参数调整方法
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