一、什么是readout函數？

????????readout函數是【圖神經網絡/圖卷積神經網絡/圖表示學習/圖分類】中的術語。在圖表示學習中，模型通常會得到圖的節點表示，這些是上游基礎。而在像圖分類這樣的下游應用中，我們通常需要一個整圖的特征表示，而不僅僅是圖中所有節點的特征表示。此時readout函數通過聚合節點特征的方式來得到整圖的特征表示。

????????假設圖的節點表示為

?

其中N為節點個數，為第個節點的特征表示。那么一個非常常用的readout函數為

則是整圖的特征表示，而是一個sigmoid函數。

????????別看這只是平平無奇地做一下平均操作，但據說這樣做效果是最好的。除了這樣做，有相關的資料指出也有set2vec、DiffPool等更加先進的處理方法。

二、參考

????????論文：Velickovic, Petar, et al. "Deep Graph Infomax."?ICLR (Poster)?2.3 (2019): 4.

????????Deep Graph Infomax：互信息最大化的無監督圖對比學習

????????頂會快訊 | ICML2020三篇圖網絡相關論文

總結

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