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精心选择和深思熟虑的丢弃：利用被丢弃节点的图显式池化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
EHCPool是一种聚类图池化方法，用于提高GCNs的表示学习能力和获取异常脑图。该方法首次评估了节点特征的重要性，并设计了新的迭代N-top策略和创新的N-E聚合策略。在多个脑成像数据集上评估，取得了最先进的性能，是一种探测不同类型异常功能性脑网络潜力的深度学习工具。
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关键要点
- EHCPool是一种聚类图池化方法，用于提高GCNs的表示学习能力和获取异常脑图。
- EHCPool首次基于边特征提出了“边到节点”的评估准则来评估节点特征的重要性。
- 设计了一种新的迭代N-top策略，以自适应地学习图的稀疏聚类分配。
- 提出了一种创新的N-E聚合策略，旨在聚合独立子图中的节点和边特征信息。
- 该方法在多个脑成像公共数据集上评估，取得了最先进的性能。
- EHCPool被认为是第一种具有从数据驱动角度探测不同类型异常功能性脑网络潜力的深度学习工具。
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