SplineGCNs involve computing smooth spectral filters to get localized spatial filters. The connection between smoothness in frequency domain and localization in space is based on Parseval’s Identity (also Heisenberg uncertainty principle): smaller derivative of spectral filter (smoother function) ⇔ smaller variance of spatial filter (localization).
Les SplineGCNs impliquent le calcul de filtres spectraux lisses pour obtenir des filtres spatiaux localisés. Le lien entre le lissage dans le domaine fréquentiel et la localisation dans l’espace est basé sur l’égalité de Parseval : plus petite dérivée du filtre spectral (fonction de lissage) ⇔ plus petite variance du filtre spatial (localisation).