SortPool:An End-to-End Deep Learning Architecture for Graph Classification

SortPool:An End-to-End Deep Learning Architecture for Graph Classification 读书笔记。

Architecture

具体实现

图卷积层

图卷积可以分为四步：

• $XW$，线性变换
• $A^~ Y$，Y := XW节点信息传播
• 正则化，$D^{-1}_{ii} XW$
• 逐点非线性激活函数 f

SortPooling 层

排序依据：根据节点在图中的结构化角色来进行排序。
由文中证明可得，在图卷积层输出的正好是连续的WL颜色（continuous WL colors）。
在 SortPooling layer，输入首先根据$Z^h$逐行排序，然后将输出作为节点最精炼的连续WL颜色，然后使用该颜色对节点进行排序。

总结

本文提出的架构主要面向图分类任务。