GAT效果关键在于让注意力机制精准捕捉重要结构信号。需预筛无关边、引入关系类型嵌入、稀疏化邻接矩阵；合理设置多头数量与融合方式；注入拓扑先验缓解过平滑；并通过可视化与消融实验验证注意力合理性。
图注意力网络（GAT）在处理节点特征差异大、边关系重要性不均的图数据时效果突出。关键不在堆叠层数，而在如何让注意力机制真正捕捉到你关心的结构信号。
GAT的核心是学习每个节点对邻居的注意力权重。但原始GAT默认对所有邻居一视同仁地计算权重，容易受噪声边或无关连接干扰。建议在建模前先做轻量级预筛：
多头机制本意是捕获不同子空间的依赖模式，但实践中常因头间冗余反而降低泛化性：
GAT深层堆叠易导致节点表征趋同。与其盲目加深，不如把拓扑信息显式注入：
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不能只看准确率提升，需验证注意力本身是否学到了可解释模式：
基本上就这些。GAT不是黑箱，它的好坏取决于你如何帮它看清图里谁该被注意、为什么被注意。不复杂但容易忽略。
以上就是Python使用图注意力网络处理复杂图结构数据的建模策略【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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