一种基于信息熵的图神经网络自适应丢弃方法及系统

本发明公开了一种基于信息熵的图神经网络自适应丢弃方法及系统，涉及图神经网络随机丢弃策略技术领域，包括：接收节点的特征向量，对节点的特征向量进行Softmax归一化处理，并基于信息熵来计算节点对应的熵值，对节点对应的熵值进行归一化，并与预设的全局最大丢弃率相乘，得到节点的个性化丢弃概率；通过PyTorch Geometric框架中边索引的机制对节点的个性化丢弃概率进行映射，得到映射边，基于映射边进行采样，得到伯努利掩码；基于伯努利掩码和节点的个性化丢弃概率进行缩放，得到扰动后的消息矩阵，将扰动后的消息矩阵输入至预先建立的图神经网络模型内，从而实现图神经网络的自适应丢弃。