ICLR 2020 | 如何让图卷积网络变深？腾讯AI Lab联合清华提出DropEdge

下图的虚线部分是原始的 4 层和 8 层 GCN 在 Cora 数据集上的训练曲线（这里为了更好展示过拟合和过平滑，取消了 GCN 层中的 bias），可以看到，在 GCN-4 上，验证集 (Validation 从图 1 可以看出，在加了 DropEdge 后，GCN-4 在验证集的损失函数不再升高，而 GCN-8 可以成功进行训练，得到下降的损失函数。