GNN 모델을 개발하다 보면, Custom GNN Layer를 define해야 할 때가 있다.

기본 GraphSAGE 모델은 노드 정보와 연결 관계를 기반으로 노드 임베딩을 학습하도록 설계되어 있다. 이는 많은 그래프 구조의 문제에 적합한 접근 방식이지만, 엣지 정보를 직접 활용하고 싶은 경우 기본 GraphSAGE 모델만으로는 부족할 수 있다.

예를 들어 특정 Task에 따라 Edge에 관련된 정보를 더 잘 활용하고 싶을 수 있다. 이런 경우에 Custom GNN Layer를 작성하면 엣지 정보를 더 유연하게 처리할 수 있다.
Pytorch Geometric에서 기본적으로 제공하는 기본 레이어로도 심플한 모델을 구현하기엔 충분하지만, 보다 복잡한 정보를 반영시킬 때 여러 가지 이점이 있기 때문이다.

이점

1. 고유한 문제 도메인에 대한 지식을 활용하여 엣지 정보를 더 효과적으로 처리할 수 있다.
   예를 들어, 특정 유형의 엣지가 다른 유형보다 더 중요한 역할을 하는 경우, 사용자 지정 레이어를 통해 이러한 지식을 모델에 반영할 수 있다.

2. 기본 제공 레이어에서 제공하지 않는 새로운 연산이나 구조를 도입할 수 있다.
   모델의 표현력을 높일 수 있습니다.

3. Edge Feature를 처리하는 데 가장 적합한 방법을 찾을 수 있다.
   사용자 지정 레이어를 사용하면 다양한 방식으로 엣지 정보를 처리하고, 성능을 비교하여 최적의 구조를 선택할 수 있다. 아주 기본적이고 쉽게는 엣지 가중치부터, directional, time stamp, label, attribute를 모델 학습에 반영하고 싶다면 반드시 Custom Layer Class를 선언하고 이를 사용하는 것이 바람직하다.

따라서 기본 GraphSAGE 모델이 edge_attr를 직접 지원하지 않더라도, 사용자 지정 레이어를 통해 이러한 정보를 더 유연하게 처리할 수 있으며, 더 정교한 모델을 만들 수 있다.