《表2 实验现象的记录：用于非精确图匹配的改进注意图卷积网络》

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《用于非精确图匹配的改进注意图卷积网络》

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对于图核参数，按照常规设置，采用了与以前工作相同的程序，以便进行公平的比较．所有密集层和卷积层的隐藏层大小设置为64，k从集合{1，5，10}中选择，并且所选择的跳数是k∈{3，5，10}．本文使用Adam[15]优化策略，其中L2正则化和学习率从{0.01，0.001，0.0001}中选择，以确保模型的最佳发挥．批量大小固定为50，并且进行10倍交叉验证（训练9倍，测试1倍），以报告平均分类准确度和标准偏差．WL的高度参数选自集合{0，1，2，3，4，5}．其他的结果来自文献[13]．所有实验设置都是相同的，以便进行公平的比较．本文中所有实验环境及配置如表2所示．