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公开(公告)号：CN115186794A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210549726.5
申请日：2022-05-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于分布重塑的图卷积神经网络正则化方法及系统，方法包括对一个多层图卷积神经网络中每个卷积层的输出结点表征进行ResNorm正则化处理，ResNorm正则化处理方法考虑了图结点度数的分布问题，即绝大多数的结点都只拥有少量的邻接结点，而少数结点拥有大量的邻接结点，ResNorm正则化处理方法将方差的分布重塑为类似正态分布，有效的提高了低度数结点的分类准确率。
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