在深度学习领域，尤其是图卷积网络（GCN）中，邻接矩阵是一个非常重要的概念。它描述了节点之间的连接关系，但为了使模型更好地收敛，我们常常需要对邻接矩阵进行一些预处理操作。🔍

首先，邻接矩阵加单位矩阵，这个操作实际上是在原有图的基础上添加了自环，意味着每个节点都与自己相连。这一步骤能够帮助GCN模型更好地捕捉节点自身的特征信息，从而提高模型性能。💡

接着，对于邻接矩阵进行标准化处理，通常会采用两种方法：度矩阵的逆平方根标准化和对称标准化。这两种方法都是为了让图结构的信息更加均衡地传播，避免因为节点度数差异过大导致的训练不稳定问题。📐

通过上述操作，我们可以构建出更适合GCN训练的邻接矩阵，进而提升模型在复杂图数据上的表现力。🚀

希望这些内容能帮助你更好地理解GCN中的邻接矩阵标准化过程！如果有任何疑问或想要深入了解的地方，请随时留言讨论！💬

深度学习 图卷积网络 邻接矩阵标准化