
Графовые нейронные сети: выявление зависимостей в структурированных графовых данных
615
в разных разрешениях, рецептивные поля и, следовательно, извлекаемые признаки бу-
дут различаться. А для эффективного извлечения полезных признаков из изображений
с более высоким разрешением нам может понадобиться выбрать более крупные ядра
или добавить дополнительные слои.)
Как и изображения, графы также содержат естественные априорные признаки, которые
оправдывают сверточный подход. Оба вида данных: изображения и графы — имеют
локализованные признаки, однако у них различается определение локальности: в изо-
бражениях преобладает локальность ...