GCN(半监督分类)的损失函数

GCN（Graph Convolutional Network）是一种半监督分类算法，用于处理图数据的机器学习任务。GCN的损失函数是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，以便优化模型参数。

GCN的损失函数通常采用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss），其定义如下：

L = -∑(y * log(y_hat) + (1-y) * log(1-y_hat))

其中，y是真实标签，y_hat是模型的预测结果。交叉熵损失函数可以有效地衡量模型的预测准确性，使得模型能够更好地拟合训练数据。

GCN的优势在于能够处理图数据，适用于节点分类、社区发现、链接预测等任务。相比传统的基于特征矩阵的方法，GCN能够利用节点之间的连接信息，更好地捕捉图结构中的关系和局部模式。

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