基于图熵理论的图数据增强研究

计算机科学页数： 12 2024-06-14

摘要：图数据增强是一种通过变换和扩充图结构和节点特征来增加训练数据多样性、提高图神经网络性能的技术。为了应对图数据增强面临的难以综合信息完整性、特征平滑性、图多样性和局部依赖关系的挑战，缓解图神经网络的过平滑和过拟合问题，提高其性能，提出了一种基于物理热力学中的熵理论的图数据增强模型(Neighbor Replacement Based on Graph Entropy, NRGE)... （共12页）

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