对于所有模型，GNN 层的输入和输出维度都是一致的，分别为 128 或 256。RF-GCN 的 a 的最佳值为 0.5，在Cresci-15数据集上，RF-GCN的性能随着α的增加而逐渐提高。为什么要用GNN来当基分类器，原因是：随机森林的基分类器是DT，DT的缺点是：容易过拟合，它们对复杂非线性关系的建模能力较弱（那就需要提取更多的特征）。输出对齐和聚合：每个子图和FCN都会产生一个输出，然后

移动端CPU是为笔记本电脑跟其他便携式设备设计，所以更小，更轻。桌面端CPU是为台式机设计，体积更大，功耗也更高。CPU要看的参数有哪些？

2018发表，2017年获得了分类大赛的冠军即插即用模块。论文出发点或背景：卷积神经网络注重抽取一些特征，用局部感受野来融合空间和通道信息来获取信息。为了促进网络的表达力，。为了关注通道关系并提出了一个新架构，就叫SE block。。（不太理解）原文：that adaptively recalibrates channel-wise feature responses by explicitly

描述 "Dilated Reparam Block" 的模块，其设计旨在通过等效转换来增强非扩张大核卷积层。以下是关键点的解释：这是一个模块，用于增强非扩张大核卷积层。它由一个非扩张的小核和多个扩张的小核层组成。超参数：这个模块有一些超参数，包括大核的大小 K、并行卷积层的大小 k，以及扩张率 r。在示例中，模块使用了四个并行的卷积层，其中 K=9，r=(1,2,3,4)，k=(5,3,3,3)。

使用C++编写算子可以更方便地与这些框架进行集成，实现模型部署的自定义需求。：C++是一种高性能的编程语言，具有更接近底层的控制和更高的执行效率。在模型部署阶段，特别是对于需要实时推理或对计算资源要求较高的场景，使用C++编写算子可以提高模型的执行速度和效率。：有时候需要根据具体的部署需求编写定制化的算子，以满足特定的性能、内存或其他要求。使用C++编写算子可以更灵活地实现这些定制化需求。综上所述