torch_geometric.nn 中池化和全局池化的区别

Question

我意识到 torch_geometric library 同时提供了全局池化层和池化层，但我真的不明白这两者在应用于图神经网络时有什么区别？

Answer 1

区别在于池化的执行方式。

全局池化为您提供一个超级节点，其中包含来自整个图形的聚合特征。

另一方面，本地池操作创建集群并在其中聚合节点。

在本地池中，您可以找到例如 Top-K 池算法、SAGPool 等。它们都有称为“比率”的参数，可让您指定应删除多少节点。本地池可以为您提供一些分层方法。