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GNN dataset 划分
训练集、测试集、验证集的划分 fixed or random fixed split：对dataset只划分一次 random split： 对dataset进行random split，但是对不同的random seed得到的performance做一个求平均。 graph is special 对于graph的划分不想documents或者image一样，因为不同的节点之间具有边进归纳偏置
归纳偏置（inductive bias）：由于归纳学习需要某种形式的预先设定。 CNN的inductive bias应该是locality和spatial invariance，即空间相近的grid elements有联系而远的没有，和空间不变性（kernel权重共享） RNN的inductive bias是sequentiality和time invariance，即序列顺序上的timesteps有联Transductive和Inductive
关于Transductive和Inductive，维基百科上有一段简洁扼要的定义： Transduction is reasoning from obeserved, specific (training) cases to specific (test) cases. In contrast, induction is reasoning from obeserved training cases to gerneral rules, which are then