GraphSAGE核心多层采样原理解读
1、节点邻居采样TOPT构成新图，两层采样构成新的Batch；
2、采用minibatch批量训练，每个GPU上存放一个完整的子图，可以独立的进行图卷积运算，每一层图卷积中参数共享。
3、多层参数传递过程，是咋样？？？
GraphSAGE核心多层采样原理解读
1、节点邻居采样TOPT构成新图，两层采样构成新的Batch；
2、采用minibatch批量训练，每个GPU上存放一个完整的子图，可以独立的进行图卷积运算，每一层图卷积中参数共享。
3、多层参数传递过程，是咋样？？？
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本文标题：2020 review GraphSAGE核心多层采样原理解读
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ehyafktx.html
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