什么是readout function/readout函数

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

顶会快讯 | ICML2020三篇图网络相关论文

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