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本发明公开了一种基于混合粒度聚合器的图卷积神经网络训练方法及装置，其中方法包括：接收图数据；采用预设关联度采样策略，分别获取每个图节点对应的采样节点集合；在图卷积神经网络的第一预设阶层，采用混合粒度聚合器聚合得到预设图节点的第一隐藏嵌入信息；采用第二粗粒度聚合器结合残差连接机制聚合得到第二隐藏嵌入信息；将第二隐藏嵌入信息输入图卷积神经网络的输出层，得到节点分类概率预测结果；采用节点分类概率预测结果和预设节点标签值对图卷积神经网络进行迭代训练，得到优化图卷积神经网络。达到在保证精度和收敛性的情况下
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112396166 A
(43)申请公布日 2021.02.23
(21)申请号 202011417301.6
(22)申请日 2020.12.07
(71)申请人 中山大学
地址 51
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