Wir verallgemeinern die Streutransformation auf Graphen und konstruieren dadurch ein Faltungsneuronales Netzwerk (Convolutional Neural Network) auf Graphen. Wir zeigen, dass unter bestimmten Bedingungen jedes durch solch ein Netzwerk erzeugte Merkmal gegenüber Permutationen approximativ invariant und gegenüber Manipulationen von Graphen stabil ist. Numerische Ergebnisse belegen eine wettbewerbsfähige Leistung auf relevanten Datensätzen.