【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器学习中图神经网络算法应用领域，尤其涉及一种基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法。
技术介绍
1、图神经网络（graph neural networks，gnns）已经成为处理图结构数据的强大工具，并在诸多任务如节点分类、链接预测和关系提取等领域取得了显著进展。然而，随着图数据规模的不断扩大和图结构的复杂性增加，传统gnn模型面临着计算和存储开销巨大的挑战。为了克服这一问题，量化图神经网络（quantized graph neural networks，qgnn）应运而生，通过减少模型参数和计算量，提供了一种高效且可行的解决方案。量化图神经网络通过使用较少的比特数来表示模型参数和激活值，从而在保持较高预测精度的同时减少了存储需求和计算开销。
2、自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，旨在克服传统方法的限制并提高图神经网络的性能。将自适应批次大小的策略应用到量化图神经网络训练中，以实现高效的计算和加速量化图神经网络的处理。解决小批次和大批次之间权衡的方法，在训练期间自适应地调整批次大小。
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【技术保护点】
1.一种基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤一通过初始批次大小可以根据实际问题和硬件资源进行选择，而初始学习率可以根据初步试验来确定。
3.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤二在每个训练迭代中，根据当前的批次大小和学习率进行参数更新。
4.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所...
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤一通过初始批次大小可以根据实际问题和硬件资源进行选择，而初始学习率可以根据初步试验来确定。
3.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤二在每个训练迭代中，根据当前的批次大小和学习率进行参数更新。
4.如权利要求1所述的基于自适应批次大小的加速量化图神经网络方法，其特征在于，所述的步骤三通过使用验证集的准确率、损失函数值来...
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