图级分类的目的是预测整个图的类标签。该任务的端到端学习可以结合图卷积层、图池层和/或readout层来实现。图卷积层负责精确的高级节点表示，图池层则扮演下采样的角色，每次都将每个图粗化成一个子结构。readout层将每个图的节点表示折叠成一个图表示。通过在图表示中应用一个多层感知器和一个softmax层，我们可以建立一个端到端图分类框架。见图(b)
当图中没有可用的类标签时，我们可以学习在端到端框架中以完全无监督的方式嵌入图。这些算法以两种方式利用边缘级信息。一种简单的方法是采用自编码器框架，编码器使用图卷积层将图嵌入到潜在表示中，在潜在表示上使用解码器重构图结构。另一种常用的方法是利用负采样方法(negative sampling)，即对图中有链接的部分节点对进行负采样，而对图中有链接的节点对进行正采样。然后应用逻辑回归层对的正负配对进行区分。见图(c)
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