GNN에서 logit을 임베딩 벡터로 보는 이유는?

네, GNN(Graphe Neural Network)에서 소프트맥스 전에 나오는 로짓(logit) 값을 임베딩 벡터로 볼 수 있습니다. 특히 GNN 모델의 출력은 각 노드에 대한 예측 값으로, 이 로짓은 노드의 임베딩을 나타낸다고 할 수 있습니다.

왜 GNN에서 로짓을 임베딩 벡터로 보는가?
1. 로짓은 노드의 고유 특징을 잘 반영: GNN 모델은 노드 간의 관계를 바탕으로 각 노드를 학습하며, 마지막 레이어의 출력인 로짓은 각 노드의 최종 특징 표현입니다.
2. 확률로 변환되기 전의 정보: 소프트맥스를 통해 확률로 변환되기 전에 나오는 로짓은, 모델이 노드에 대해 얼마나 자신 있는지 나타내는 확신의 정도입니다. 이 값을 사용해 노드 간의 유사도나 특성을 더 깊이 분석할 수 있습니다.
3. 벡터 공간에서의 표현: GNN은 그래프의 구조적 정보를 기반으로 노드 간의 관계를 학습하고, 로짓 벡터는 각 노드의 그래프 내 위치와 특징을 반영하는 벡터 공간 표현입니다.

따라서, GNN에서 로짓 값을 임베딩 벡터로 사용하여 노드 간의 관계를 분석하거나, 유사한 노드를 찾는 데 사용할 수 있습니다.