图卷积是如何处理不同输入长度的 消息传递

参考：

https://www.bilibili.com/video/BV16v4y1b7x7

限制一个底下聚合消息的层数，然后把每层的信息过神经网络后求平均

1. 局部性：卷积操作不依赖全局尺寸，只依赖局部邻居。
2. 共享权重：无论图多大，参数数量固定。
3. 统计池化（求平均）：利用 1N∑N1∑ 这种数学性质，将任意数量 NN 的变长节点特征压缩为固定长度的向量。