【CMU】圖卷積神經網絡中的池化綜述，Pooling in Graph Convolutional Neural Network
關注上方「深度學習技術前沿」，選擇「星標公衆號」， 資源乾貨，第一時間送達！ 圖卷積神經網絡(GCNNs)是深度學習技術在圖結構數據問題上的一種強大的擴展。我們對GCNNs的幾種池方法進行了實證評估，並將這些圖池化方法與三種不同架構(GCN、TAGCN和GraphSAGE)進行了組合。我們證實，圖池化，特別是DiffPool，提高了流行的圖分類數據集的分類精度，並發現，平均而言，TAGCN達到了可
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