Hạn chế chính của R-CNN là gì?

So sánh cặp mẫu để tính độ tương đồng

Tạo ra nhiều lớp ẩn

Sử dụng kỹ thuật data augmentation

Tối ưu hóa hàm mất mát entropy

Dữ liệu hình ảnh

Dữ liệu dạng đồ thị

Dữ liệu văn bản

Dữ liệu âm thanh

GNN xử lý dữ liệu phi cấu trúc, còn CNN xử lý dữ liệu lưới (grid-like)

GNN chỉ sử dụng fully connected layers

GNN không sử dụng hàm kích hoạt

GNN không thể xử lý dữ liệu lớn

Tập dữ liệu kiểm tra

Tập dữ liệu huấn luyện với ít mẫu

Tập dữ liệu validation

Tập dữ liệu tổng hợp

Tích vô hướng

Tổng hoặc trung bình các đặc trưng láng giềng

Phép nhân ma trận

Phép chia tỷ lệ

Tăng kích thước đặc trưng của đỉnh

Gán trọng số khác nhau cho các đỉnh láng giềng dựa trên mức độ quan trọng

Loại bỏ các cạnh không cần thiết

Tạo đồ thị phụ

Metric-based learning

Gradient descent truyền thống

K-means clustering

Principal Component Analysis