图卷积神经网络 folds

图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network，GCN）是一种用于处理图数据的深度学习模型。它通过在图结构上进行卷积操作来提取节点的特征表示，从而实现对图数据的分类、回归等任务。

在GCN中，卷积操作的核心是邻居节点的聚合和特征传播。为了实现这一点，GCN引入了一个邻接矩阵来表示图结构，并使用该矩阵来定义节点之间的连接关系。在每一层的GCN中，节点的特征会与其邻居节点的特征进行加权平均，然后通过激活函数进行非线性变换，得到新的节点表示。

在GCN中，folds是指将图数据划分为多个子图的过程。这种划分可以有不同的方式，常见的方法包括随机划分、基于节点属性的划分等。通过将图数据划分为多个子图，可以提高GCN模型的训练效率和可扩展性。