什么是readout function/readout函数

最新推荐文章于 2025-01-09 10:37:25 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 图神经网络 图分类
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本文解析了readout函数在图神经网络中的作用，介绍了如何将节点特征聚合为整图特征，以及常用的方法如平均池化和DeepGraphInfomax。还提到了set2vec和DiffPool等进阶策略。重点参考了ICLR论文DeepGraphInfomax。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、什么是readout函数？

        readout函数是【图神经网络/图卷积神经网络/图表示学习/图分类】中的术语。在图表示学习中，模型通常会得到图的节点表示，这些是上游基础。而在像图分类这样的下游应用中，我们通常需要一个整图的特征表示，而不仅仅是图中所有节点的特征表示。此时readout函数通过聚合节点特征的方式来得到整图的特征表示。

        假设图的节点表示为

 

其中N为节点个数，\overrightarrow{h}_i为第i个节点的特征表示。那么一个非常常用的readout函数为

\mathcal{R}(\bold{H})则是整图的特征表示，而\sigma是一个sigmoid函数。

        别看这只是平平无奇地做一下平均操作，但据说这样做效果是最好的。除了这样做，有相关的资料指出也有set2vec、DiffPool等更加先进的处理方法。

二、参考

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

        Deep Graph Infomax：互信息最大化的无监督图对比学习

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