2019.03.10周报-荣美

从CNN开始学习，然后转到GCN，深刻明白了老师那时候说的，第一遍看不懂没关系，不会的再看，然后在回过头去看之前不会的地方就会懂一点儿，真的是一开始看的心态都要炸了，看了几天之后多少懂了些，这种感觉很不错，哈哈哈。
然后这两天就是在查老师说的：1、输入的图像怎么变成拓扑图？找到了一篇基于networkx画关系网络图的文章，好像是根据数据画的拓扑图，代码没看懂呢，还有点儿错，正在一边学习一边找错。别的方法还需要再查再找。 2、用拓扑图卷积换来的好处是什么？ 目前看的论文里出现的好处是：大大减少神经网络中的参数数量而不会恶化（而且经常会提高）测试误差，同时提供更快的正向传播（这个没懂，还需要再看看论文）还有一篇论文里证明了在不同的数据集下分类精度高且训练时间短。
总的来说，这周效率不高，继续努力吧。