PyTorch中的图神经网络（GNN）在训练过程中也可能会遇到过拟合的问题。以下是一些防止过拟合的方法：
Dropout: Dropout是一种正则化技术，可以随机地将一些神经元的输出设置为0，从而减少神经元之间的依赖关系，防止过拟合。
Early stopping: Early stopping是一种监控验证集上的性能并在性能不再提高时停止训练的技术。
L1/L2正则化: L1和L2正则化是两种常用的正则化技术，可以限制神经元的权重大小，从而防止过拟合。
数据增强: 数据增强是一种通过对原始数据进行随机变换来增加数据量的方法，从而提高模型的泛化能力。
邻居采样: 在GNN中，邻居采样是一种常用的技术，可以减少模型的计算复杂度和内存消耗，从而提高模型的泛化能力。
以上是一些常用的防止过拟合的方法，具体使用哪种方法需要根据具体的问题来决定。
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