可以在GIN图同构网络中加transformer层提高回归预测任务的准确率吗？怎么加呢？
当然可以，惯用手段，把节点的特征向量作为输入，用多头注意力机制进行自注意力计算获得每个节点的上下文表示，把它和原始节点特征向量进行融合，这里当然有很多种方式，我习惯用残差连接，融合后的节点表示作为输入，继续进行GIN图同构网络的卷积层和全连接层的处理
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