**总结：**CNN，GNN，transformer等这些模型都是用于提取特征；FC、MLP等用于实现分类，MLP即是多个FC组成的。
是的，从高层次来看，CNN（卷积神经网络）、GNN（图神经网络）、Transformer 等模型的主要作用是提取特征 ，然后通常通过 全连接层（FC，Fully Connected Layer） 或者其他分类头（如 softmax 层）来进行分类或回归任务。
但是，不同模型的特征提取方式、数据结构和任务适用场景有所不同，下面是详细的分析。
1. CNN（卷积神经网络）
适用数据类型： 主要用于图像或网格结构数据（如2D/3D数据）。
特征提取方式：
-
CNN 通过卷积层 （Conv）和池化层（Pooling）来提取局部空间特征，并逐层组合高层次特征。
-
特征提取部分一般由多个卷积层+池化层堆叠而成，形成深层的特征表示。
-
最后，提取到的高层次特征展平成向量（Flatten），然后通过 **全连接层（FC）** 进行分类或其他任务。
示例结构（用于图像分类）：
输入（image） -> 卷积层（Conv） -> ReLU -> 池化（Pooling） -> ... -> FC层 -> Softmax -> 分类输出示例代码（简单 CNN 分类器）：
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=10):
super(CNN, self).__init__()
self.conv_layers = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
)
self.fc_layers = nn.Sequential(
nn.Linear(64 * 8 * 8, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, num_classes),
)
def forward(self, x):
x = self.conv_layers(x)
x = x.view(x.size(0), -1) # Flatten
x = self.fc_layers(x)
return x✅ 总结：CNN 主要用于图像等数据的局部特征提取，然后通过全连接层分类。
2. GNN（图神经网络）
适用数据类型： 主要用于图结构数据 （如社交网络、分子结构、知识图谱等）。
特征提取方式：
-
GNN 通过图卷积 （如 GCN, GAT, GraphSAGE）等方式聚合邻居节点的特征，从而生成每个节点的高层次表示。
-
经过多层 GNN 传播后，每个节点的特征包含了多个 hop（层）范围内的邻居信息。
-
最后，可以使用全连接层（或 MLP，多层感知机）进行分类或回归任务。
示例结构（用于节点分类，如Cora论文分类）：
` 注：上图的outputs不是分类输出，是经过GCN之后提取的特征。 `
输入（图数据） -> GCN/GAT -> ReLU -> GCN/GAT -> ReLU -> 全连接层（FC） -> Softmax -> 分类输出示例代码（GCN 进行节点分类）：
import torch
import torch.nn as nn
import torch_geometric.nn as pyg_nn
class GCN(nn.Module):
def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats):
super(GCN, self).__init__()
self.conv1 = pyg_nn.GCNConv(in_feats, hidden_feats)
self.conv2 = pyg_nn.GCNConv(hidden_feats, out_feats)
def forward(self, x, edge_index):
x = self.conv1(x, edge_index)
x = torch.relu(x)
x = self.conv2(x, edge_index)
return x # 直接输出用于分类✅ 总结：GNN 主要用于图数据，通过邻居信息传播提取特征，最后可以通过全连接层进行分类或其他任务。
3. Transformer
适用数据类型： 主要用于序列数据（文本、时间序列、DNA序列） ，也扩展到图像和多模态数据 。
特征提取方式：
-
Transformer 主要依靠 自注意力机制（Self-Attention） 来捕捉输入数据的全局关系，不同于 CNN 仅关注局部信息。
-
经过多个 Transformer 层后，可以得到上下文感知的序列表示。
-
对于分类任务，通常使用 Transformer 提取特征后，将第一个 token（如 BERT 的 [CLS] token） 或者平均池化后的特征送入 全连接层（FC） 进行分类。
示例结构（用于文本分类，如 BERT）：
注：右图为Encoder
输入（文本） -> Token Embedding -> Transformer Encoder -> Pooling（CLS或平均） -> FC层 -> Softmax -> 分类输出示例代码（BERT 进行文本分类）：
from transformers import BertModel
import torch.nn as nn
class TransformerClassifier(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(TransformerClassifier, self).__init__()
self.bert = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
self.fc = nn.Linear(768, num_classes) # BERT 输出 768 维特征
def forward(self, input_ids, attention_mask):
outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)
cls_embedding = outputs.last_hidden_state[:, 0, :] # 取 [CLS] 位置的特征
logits = self.fc(cls_embedding)
return logits✅ 总结：Transformer 通过自注意力机制提取特征，通常在最后加上全连接层进行分类。
4. MLP 和 FC
多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络 ，它是由多个全连接层（FC）堆叠而成的。MLP的核心思想是利用多层全连接层（FC）构建一个深度网络，并通过非线性激活函数增加模型的表示能力。
结构 ：MLP通常包含多个隐藏层（也就是多个全连接层），每一层都会通过激活函数进行非线性变换。MLP的最终目标是通过多层处理，学到输入到输出之间的复杂映射。
特点 ：一般来说，MLP包含一个输入层、多个隐藏层和一个输出层。每一层都是全连接层。
总结对比
| 模型类型 | 适用数据 | 特征提取方式 | 分类层 |
|---|---|---|---|
| CNN | 图像、结构化数据 | 卷积层提取局部特征，池化层降维 | FC + Softmax |
| GNN | 图结构数据（社交网络、分子等） | 图卷积聚合邻居信息 | FC + Softmax |
| Transformer | 序列数据（文本、时间序列、图像等） | 自注意力提取全局特征 | FC + Softmax |
共同点
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这三种模型主要用于特征提取，可以看作是自动提取深层次特征的特征工程器。
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经过特征提取后，通常使用 全连接层（FC）+ Softmax 进行分类任务。
不同点
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CNN 适用于图像数据 ，关注局部特征。
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GNN 适用于图数据 ，依赖邻居信息进行特征聚合。
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Transformer 适用于序列数据（文本、时间序列、图像等） ，关注全局依赖关系。
结论
是的，CNN、GNN、Transformer 的主要作用是特征提取，最后通常用全连接层（FC）进行分类。但不同模型适用于不同类型的数据，特征提取方式也不同。实际应用中，也可以用更复杂的分类头（如 MLP、注意力机制等）来替代简单的 FC 层。