1樓：PHY1996
GCN和GraphSAGE均是各向同性的網路結構，某些情況下學習表示的能力較差一些，只能用於無向圖。而GAT是各向異性的，考慮了各個鄰居節點的權重，可以用於有向圖。
GCN和GAT在最開始被提出來的時候，是不考慮自身節點資訊的，因此效能比較差，後來人們對圖矩陣增加自環的方式來一定程度上緩解這個問題。而GraphSAGE被設計出來就考慮了節點本身的資訊。
BenchmarkGNN文章在各個任務上對這幾種方法進行了比較，GCN是效能最差的，GAT效能介於中間，GraphSAGE效能較好。另外GCN和GAT均可以使用殘差連線的方式來提公升效能。
最後談一點，即便使用了殘差連線，GCN也不可能做的太深，基本就是3-5層左右的樣子。這是因為GCN可以被看作低通濾波器，疊加低通濾波器具有明顯的過度平滑現象。如果想要做的更深，可以考慮一下DropEdge的方法，通過在訓練過程中隨機扔掉一些邊來緩解過度平滑的現象，這種方法最近被證明是有效的。
修正：在採用了BN層和residual連線時，gcn可以做很深。
我們現在的工作有對一系列GNN做形式上
2樓：zjwreal
GCN：訓練是full-batch的，難以擴充套件到大規模網路，並且收斂較慢；
GAT：參數量比GCN多，也是full-batch訓練；只用到1-hop的鄰居，沒有利用高階鄰居，當利用2階以上鄰居，容易發生過度平滑（over-smoothing）；
GraphSAGE：雖然支援mini-batch方式訓練，但是訓練較慢，固定鄰居數目的node-wise取樣，精度和效率較低。
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