GNN 논문 리뷰1 [논문리뷰]AdaGCN: Adaboosting Graph Convolutional Networks into deep models (진행중) 1. 개요 최근에 그래프 구조 데이터와 관련된 연구들이 많은 관심을 받고 있다. Graph neural networks 중에서도 특히 Graph convolutional networks가 node classification, link prediction, clustering task에 우수한 성능을 보여주고 있다. 하지만 이러한 모델들의 대부분은 오직 2~3개의 층으로만 구성된 얕은 모델 구조를 가지고 있다. (shallow model architetures with only 2~3 layers) GCN 층을 깊게 쌓을수록 원칙적으로 더 많은 정보에 접근할 수 있지만 성능이 더 떨어지는 이유가 GCN의 얕은 설계의 이유이다. Oversmooting (Li et al., 2018) 은 Deep GCN이 실.. 2022. 7. 17. 이전 1 다음
