안녕하세요. 궁금한 부분이 있어 질문 남깁니다.

[seobeomjin]

안녕하세요.
Deep learning 과 cheminformatics 에 대해 공부하고 있는 학생입니다.
좋은 논문 내주셔서 감사합니다. 잘 읽었습니다.

한편, 궁금한 점이 생겨 질문드립니다.
코드와 논문을 통해 보았을 때, 모델에서는 Fully Connected layer에 들어가기 전에,
filter-wise(feature-wise)로 summation하여 그 값을 기반으로 FC layer를 거쳐 classification하는 것으로 보입니다.
(제가 틀렸다면 죄송합니다. 알려주시면 감사하겠습니다.)

한편, node-wise(atom-wise)하게 summation하여 FC층을 거치는 부분도 고려하셨을 수 있었을 것 같은데,
hidden feature를 기준으로 flatten한 이유가 있으신지 궁금합니다.
(물론 node-wise하게 summation하였을 경우에, pocket과 ligand의 atom의 수가 pair마다 달라
flatten size가 계속 달라지는 issue가 있을 것 같기는 합니다만,, )

혹은 두 부분 모두 실험적인 부분을 통해 이와 같은 모델을 사용하신 것인가요?
저자님의 견해가 궁금해 질문 남겼습니다..!
감사합니다!