PyTorch中的圖神經網絡（GNN）在訓練過程中也可能會遇到過擬合的問題。以下是一些防止過擬合的方法：
Dropout: Dropout是一種正則化技術，可以隨機地將一些神經元的輸出設置為0，從而減少神經元之間的依賴關系，防止過擬合。
Early stopping: Early stopping是一種監控驗證集上的性能并在性能不再提高時停止訓練的技術。
L1/L2正則化: L1和L2正則化是兩種常用的正則化技術，可以限制神經元的權重大小，從而防止過擬合。
數據增強: 數據增強是一種通過對原始數據進行隨機變換來增加數據量的方法，從而提高模型的泛化能力。
鄰居采樣: 在GNN中，鄰居采樣是一種常用的技術，可以減少模型的計算復雜度和內存消耗，從而提高模型的泛化能力。
以上是一些常用的防止過擬合的方法，具體使用哪種方法需要根據具體的問題來決定。
