PyTorch 图神经网络中的 Softmax 函数: 节点特征概率分布

在 PyTorch 图神经网络中，'Softmax' 函数通常应用于神经网络的最后一层，用于将每个节点的输出转化为概率分布。这使得每个节点的输出值都在 0 到 1 之间，且所有输出值相加等于 1。

代码示例：

class MGNCL(nn.Module):
    def forward(self, orgx, adjtensor):
        outputs = []
        for k in range(len(adjtensor)):
            adj = adjtensor[k]
            x = orgx # x 是原始输入数据，即图形数据。
            x = F.relu(self.gc1(x, adj))
            x = F.dropout(x, self.dropout, training=self.training)
            x = self.gc2(x, adj)
            # output = F.log_softmax(x, dim=1)
            output = F.softmax(x, dim=1)
            outputs.append(output)
        outputmean = torch.mean(torch.stack(outputs[0:len(adjtensor)]),dim=0,keepdim=True)
        return outputs, outputmean.squeeze(0)

作用：

将每个节点的输出转化为概率分布，使得每个节点的输出值都在 0 到 1 之间且所有输出值相加等于 1。
帮助模型更好地学习节点之间的关系和分类信息。

总结：

在图神经网络中，Softmax 函数通过将节点特征转换为概率分布，提高了模型对节点关系和分类信息的学习能力。这使得模型能够更好地理解图结构中的复杂关系，并做出更准确的预测。