Customizing Aggregations within Message Passing

説明

この Issue には説明がありません。

コントリビューターガイド

技術スタック

pythonpytorch

領域

machine learning

Issue 種別

feature

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1-3 hours

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

stale

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

mostly clear

前提条件

なし

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

20

調査方針

The issue requests the ability to customize aggregation functions in message passing layers. Contributors should review the existing message passing base class (e.g., torch geometric.nn.conv.MessagePassing) to understand current aggregation options (add, mean, max, etc.). A possible implementation could involve allowing users to pass custom aggregation functions as arguments to layers, similar to how aggregation is currently handled via 'aggr' parameter. Maintainers likely expect a discussion on design before implementation.