在一个第一层为GCNmf其他层为GCN的神经网络模型中，在GCNmf层中加入Adaptive node 模块

Adaptive node模块是一种可以在神经网络中动态学习节点的表示和关系的模块。在GCNmf层中加入Adaptive node模块，可以进一步提高模型的性能和泛化能力，特别是在节点数量较大、数据复杂度较高的情况下。

具体来说，GCNmf层可以将节点特征矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积，从而减少参数数量和计算复杂度。加入Adaptive node模块后，每个节点的表示将会自适应地学习到相邻节点的特征和关系，从而更好地捕捉节点之间的局部特征和全局结构。

在实践中，可以将Adaptive node模块与GCN层结合使用，从而进一步提高模型的性能和泛化能力。同时，由于Adaptive node模块可以自适应地学习节点的表示和关系，因此可以应用于各种不同的任务和领域。