728x90 PyTorch Geometric1 [PYTHON] GNN Over-smoothing 문제를 해결하는 7가지 실전 방법과 성능 차이 분석 그래프 신경망(GNN)은 데이터 간의 관계를 학습하는 데 탁월한 성능을 발휘합니다. 하지만 층(Layer)이 깊어질수록, 즉 Message Passing(메시지 전파) 횟수가 늘어날수록 모든 노드의 임베딩 벡터가 서로 유사해지는 Over-smoothing(과도한 평활화) 문제에 직면하게 됩니다. 이는 결국 모델이 노드 간의 변별력을 잃게 만들어 성능을 급격히 저하시킵니다. 본 포스팅에서는 Python 환경에서 PyTorch Geometric(PyG)을 활용하여 Over-smoothing의 원인을 심층 분석하고, 이를 극복하기 위한 7가지 핵심 해결 방법과 실무 코드를 상세히 다룹니다.1. Over-smoothing 현상의 이해와 성능 차이Over-smoothing은 GNN이 고유하게 가지는 특성인 '이웃.. 2026. 4. 28. 이전 1 다음 728x90
