图依赖池化 GDPool：分层图神经网络中的自适应粒度

GDPool 提出一种图依赖池化方法，能为每个输入图动态确定池化粒度，解决分层图神经网络依赖固定池化比例的限制。该方法利用自注意力机制挑选结构关键节点作为锚点，并通过软节点分配构建粗化图。在金属有机框架与分子图基准测试中，GDPool 均取得最佳预测性能，且具备更高的模块度与架构稳定性。