Graph Isomorphism Network (GIN) 是一种基于图同构的神经网络模型，能够学习节点和图的特征表示。它由Xu等人在2019年提出，并被发表在ICLR会议上。相对于其他基于图结构的神经网络模型，GIN模型可以更好地处理节点和图的同构问题，提高模型的泛化性能。
GIN模型的主要思路是，将图的特征表示转化为节点特征表示，然后对节点特征进行聚合得到图的特征表示。具体来说，GIN模型采用了类似于图卷积网络的思路，通过对每个节点和其邻居节点的特征进行信息传递，得到每个节点的新特征表示。不同的是，GIN模型使用一个可学习的全局池化函数对所有节点的特征进行汇聚，得到整个图的特征表示。这种做法可以保证不同的同构图被映射到相同的特征表示，从而提高了模型的泛化性能。
总体来说，GIN模型具有以下特点：
- GIN模型能够处理节点和图的同构问题，提高了模型的泛化性能；
- GIN模型采用了可学习的全局池化函数对所有节点的特征进行汇聚，得到整个图的特征表示；
- GIN模型可以与其他基于图结构的神经网络模型进行结合，提高模型的性能。
