그래프의 인코더 디코더
영상에서 사용하던 U-Net 형태를 그래프로 옮기려면 그래프에 자연스럽게 정의되지 않는 풀링과 업샘플링을 다뤄야 한다. 이 연구는 두 연산을 구성해 그래프 인코더 디코더를 제안했다.
투영으로 선택하는 노드
gPool은 노드 표현을 학습 가능한 투영 벡터에 투영한 스칼라 값으로 일부 노드를 적응적으로 선택한다. 선택한 노드로 더 작은 그래프를 구성한다.
위치 정보를 이용한 복원
gUnpool은 대응하는 gPool에서 선택한 노드의 위치 정보를 이용해 그래프를 원래 구조로 복원한다. 원 연구는 두 연산을 결합한 모형을 노드 분류와 그래프 분류에서 평가했다.