图卷积网络输出：节点特征表示向量详解

图卷积网络的输出通常是每个节点的特征表示向量。对于每个节点，图卷积网络通过聚合邻居节点的特征信息，并结合自身节点的特征信息，生成一个更新后的特征表示向量。这个特征表示向量可以包含任意维度的信息，取决于网络架构和任务的需求。对于给定的问题，可以使用图卷积网络学习节点的分类、回归或聚类等任务。因此，对于每个节点，图卷积网络的输出是一个特征表示向量，可以用于进一步的任务处理。在这种情况下，如果每个节点有8个标签，那么图卷积网络的输出可能是一个8维的特征表示向量。