dropout
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本文介紹了 AI 模型的擬合概念，比喻三種狀態以及過擬合的困擾，並提供了正則化和 Dropout 等方法來解決過擬合問題，以提升模型在新資料上的表現。
本篇文章介紹如何使用PyTorch構建和訓練圖神經網絡（GNN），並使用Cora資料集進行節點分類任務。通過模型架構的逐步優化，包括引入批量標準化和獨立的消息傳遞層，調整Dropout和聚合函數，顯著提高了模型的分類準確率。實驗結果表明，經過優化的GNN模型在處理圖結構數據具有強大的性能和應用潛力。
