2020 review GraphSAGE核心多层采样原理解读
2020-06-29 本文已影响0人
是黄小胖呀
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？？？
