どのようにして異なる重み付け方法や集約方法が収束速度や安定性に影響を与えるか理解できますか
異なる重み付け方法や集約方法が収束速度や安定性に与える影響は、グラフニューラルネットワーク（GNN）の挙動を理解する上で重要です。例えば、注意機構を使用したアーキテクチャ（GAT）やGPS+RWのようなアーキテクチャは、通常の平均集約よりも収束が遅れたり、標準偏差が大きくなったりする可能性があります。これは、一部のノードに他よりも高い重みが付けられている場合、注意集約において分散が増加することから説明されます。最終的には、注意ウェイト自体も収束し、無期限延期されることは不可能です。