Graph pooling. Graph pooling [1]} is proposed in the context of the hierarchical graph representation learning. DiffPool [2]} is proposed to use graph neural networks to parametrize the soft clustering of nodes. Its limitation in quadratic memory is later improved by [3]}, [4]}. All those methods are supervised and tested for the graph classification task.

Графовое пулингирование. Графовое пулингирование [1] предлагается в контексте иерархического обучения представления графов. DiffPool [2] предлагает использовать графовые нейронные сети для параметризации мягкой кластеризации узлов. Его ограничение в квадратичной памяти позже улучшено в [3], [4]. Все эти методы являются надзорными и проверяются на задаче классификации графов.