【CMU】图卷积神经网络中的池化综述，Pooling in Graph Convolutional Neural Network
关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”， 资源干货，第一时间送达！ 图卷积神经网络(GCNNs)是深度学习技术在图结构数据问题上的一种强大的扩展。我们对GCNNs的几种池方法进行了实证评估，并将这些图池化方法与三种不同架构(GCN、TAGCN和GraphSAGE)进行了组合。我们证实，图池化，特别是DiffPool，提高了流行的图分类数据集的分类精度，并发现，平均而言，TAGCN达到了可
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