图神经网络改进-手把手教你改代码-第3期-1:图神经网络下游任务-节点分类、链路预测基础框架及代码精读

毕上岸哇:
一人血书求出异构图，学了好久都没学会改代码，救救孩子

【回复】很快啦，异构图的基础方法也会给大家进行讲解的。
【回复】回复 @图小狮 :啊啊啊蹲住了
宾Study:
老师，有一些基础前置知识不知道，请问有什么推荐的视频吗？

nspssr:
讲的好好啊，都讲到我心坎儿啦[打call]

【回复】[星星眼][星星眼][星星眼]感谢支持
世界上没有岸:
我有一个疑问，为什么模型用GCN效果比GAT好？

【回复】回复 @天才小上帝 :[笑哭][笑哭]
【回复】回复 @世界上没有岸 : 我用的GAT比GCN好，哈哈哈，你再检查一下参数和微小细节的
小王一米八o:
代码里输出Best_acc只是最后一个epoch的acc吧，并不是最佳acc

天才小上帝:
多久能更新完呀up，你的代码让我拨云见日，催更GCN

jznsjkkd:
支持up，up我有个问题，像就是我有很多个相同邻接矩阵的图数据每个图只有四个节点有数据，我希望对每个图进行节点分类，这种任务图神经网络可以处理吗

【回复】回复 @图小狮 :好的，谢谢大佬，我最近也在看关于特征补全这里的内容，大佬的回答让我更坚定这样去解决了。
【回复】可以通过其他手段对特征进行补全，也可以通过一些适配于下游任务的方法来构造新的特征，为没有特征的节点来构造特征来进行节点分类，或者是直接不考虑节点特征，单纯考虑节点在图中的结构信息和邻域信息来完成下游任务