图神经网络实战（12）——图同构网络(Graph Isomorphism Network, GIN)

0. 前言

Weisfeiler-Leman (WL) 测试提供了一个理解图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 表达能力的框架，利用该框架我们比较了不同的 GNN 层，在本节中，我们将利用 WL 测试结果尝试设计比图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN)、图注意力网络 (Graph Attention Networks，GAT) 和 GraphSAGE 更强大的 GNN 架构——图同构网络 (Graph Isomorphism Network, GIN)。然后，使用