Cora 데이터셋을 불러올때, 노드의 특징벡터를 정규화해서 불러온다.

왜 L2 정규화를 사용하나요?

L2 정규화는 특징 벡터가 서로 다른 스케일을 가지는 문제를 해결하는 데 유용합니다. 이를 통해 모델이 다양한 범위의 입력값을 쉽게 학습할 수 있게 되며, 특히 다음과 같은 장점을 가집니다:

• 수렴 속도 향상: 정규화된 특징을 사용하면 모델이 더 안정적으로 학습할 수 있고, 학습 속도가 빨라질 수 있습니다.
• 스케일 불변성: 모델이 특징의 크기보다 방향에 더 집중하게 되며, 특정 특징 벡터의 크기가 다른 벡터에 비해 크지 않도록 합니다.