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GraphClassification&BatchwiseTraining

HiIhavetwoquestions:Iwouldliketorepurposethisforgraphclassificat

Hi I have two questions:

  • I would like to repurpose this for graph classification (where I have a single label per graph). I see there is an option to choose
    1
    featureless=False

    when defining a new

    1
    GraphConvolution

    layer. However, the loss is still computed for each node, and I was wondering how I should change your code.


  • In the context of graph classification, how should I modify your
    1
    train.py

    for batch-wise training?


Thanks for putting this together!

该提问来源于开源项目:tkipf/gcn

Hi , now I have a dataset consists of 10k small networks. The nodes of each network is 19 and all of them share a same adj matrix. That is to say, only the features of nodes are different among those networks. My task is to classify them into two categories. So I want to know whether the two methods ("global nodes" and "global pooling") are suitable in this case or not?
Thanks for your reply!





   



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韩晓亮2602918655
这个家伙很懒,什么也没留下!
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