在PyTorch中優化圖神經網絡（GNN）模型時，選擇合適的優化算法至關重要。以下是一些常用的優化算法及其特點，以幫助您根據具體任務和數據集選擇最合適的優化策略：
常用的優化算法
- SGD：隨機梯度下降，簡單但可能較慢且容易受初始值影響。
- Adam：結合了動量和自適應學習率，通常表現良好，是默認的優選。
- RMSprop：另一種自適應學習率方法，通過指數加權移動平均調整學習率，穩定性強。
- Adagrad、Adadelta：自適應學習率算法，適用于稀疏梯度場景。
優化算法選擇建議
對于大多數情況，Adam是一個很好的默認選擇，因為它結合了動量和自適應學習率。
