[GNN] Permutation invariance와 Permutation equivariance

Permutation Invariance: 순열 불변성

 

즉, 입력 벡터 요소의 순서와 상관없이 같은 출력을 생성하는 모델

 

permutation invariant 모델의 대표적인 예로 MLP(Multi Layer Perceptron)가 있습니다.
반면에 CNN (Convolutional Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network)는 permutation invariant 모델이 아닙니다.
이미지 분류를 할 때 CNN이 많이 활용되는 이유도 이와 관련 있다고 할 수 있습니다.

픽셀의 순서를 고려하지 못하는 신경망은 이미지의 특징을 학습하기 어려우니까요.

 

Permutation Equivariance: 순열 불변성

 

adjacency matrix의 순서가 바뀌는대로 output의 순서도 바뀌는 함수의 특성

 

출처

https://m.blog.naver.com/qbxlvnf11/221659870504