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2.3 证词消化：聚合函数与更新函数的选择 本节摘要：聚合函数汇总邻域消息，必须满足置换不变性；求和保留规模信息、均值抹平规模信息、最大值只留最突出证据，池化与循环单元聚合更强但更贵。更新函数融合旧档案与聚合结果，从简单拼接投影到门控循环单元各有取舍。本节承接消息传递三步曲，把"消化工序"的选项表与选型逻辑讲透，为第三章各模型的差异化设计提供参照。 会员。《2.3 证词消化：聚合函数与更新函数的选择》收录于灏天文库文集《图神经网络 (GNN) 入门与实战：深度学习在图数据上的应用》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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