We now have resolved the 3 limitations of Vanilla GCNs through localized filters (in K-hop support), O(1) parameters per layer and O(n) learning complexity. However, the limitation of LapGCNs is that monomial basis (Δ0,Δ1,…) used is unstable for optimization because it is not orthogonal (changing one coefficient changes the function approximation).
Nous avons maintenant résolu les 3 limitations des GCNs standards grâce à des filtres localisés (en support K-hop), O(1) paramètres par couche et O(n) complexité d’apprentissage. Cependant, la limitation des GCNs standards est que la base monomiale (Δ0,Δ1,…) utilisée est instable pour l’optimisation car elle n’est pas orthogonale (la modification d’un coefficient modifie l’approximation de la fonction).