GNN 2021(一) AdaGCN: Adaboosting Graph Convolutional Networks into Deep Models,ICLRAdaboostADAGCNEXPERIMENTS
目录AdaboostADAGCNCOMPARISON WITH EXISTING METHODSEXPERIMENTS本文在GCN中首次引入了AdaBoost方法,提出了AdaGCN模型。与其他直接堆叠多个图卷积层的图神经网络不同,AdaGCN在所有层之间共享相同的基神经网络架构,并进行递归优化,类似于RNN。此外,还从理论上建立了AdaGCN与现有图卷积方法之间的联系,展示了本的方案的优点。本文认为构建深度图模型的一个关键方向在于对来自不同邻域的信息进行高效的探索和有效的组合,单纯的多次聚合会