在给定一组节点和一些图形先验图案的情况下，我正在使用图形神经网络来预测一组边（我的输入数据是图形：邻接矩阵+节点特征向量）。 我将模型验证为Edge分类。 然后就是，当我增加训练数据（最终是验证和测试数据）时，结果会变差，而预测会变差（100张图使结果令人满意，但是当我将其增加到1000张图时，我的模型却没有不再预测边缘，我得到的所有结果都是没有边缘的单独节点） PS：在训练过程中：val_acc，val_adj_IoU，val_adj_recall，val_adj_precision不断减少（不是应该继续增加吗？）