思路

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缺陷

  • 只能作用在无向图上
  • 图结构是固定的
    • 在一个图上的训练结果难以迁移到其他图上
    • 在某些场景下，图结构可能会变化（如社交网络数据、交通数据）
  • 模型复杂度问题
    • SCNN需要进行拉普拉斯矩阵的谱分解，计算耗时，复杂度为 O(n^3)
    • ChebNet和GCN不需要进行谱分解。但是其可学习的参数过于简化。降低模型 复杂度的同时也限制了模型的性能。