PyTorch PyG（PyTorch Geometric）是一個用于圖數據處理的深度學習框架，它通過提供一系列用于圖結構數據建模的層、數據集和工具，幫助研究人員和開發者更容易地處理圖數據，從而提高模型的泛化能力。以下是提高PyTorch PyG模型泛化能力的一些建議：
- 數據預處理：確保數據清洗，去除噪聲和異常值，選擇與任務相關的特征，減少無關特征的干擾。
- 數據增強：通過增加訓練數據的多樣性，使模型能夠學習到更多的特征，從而提高泛化能力。
- 正則化：應用L1、L2正則化等方法，減少模型復雜度，提高泛化能力。
- 早停法：在訓練過程中，當驗證集上的性能不再提高時停止訓練，以避免過擬合。
- 模型微調：在特定任務上進行微調，同時注意避免過度微調，以免降低模型的泛化能力。
通過上述方法，可以有效地提高PyTorch PyG模型的泛化能力，使其在未見過的數據上表現更好。
