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TOOL · CL_16046 · May 5 · 04:00

微调的经典 GNN 在多标签节点分类中优于专用方法

研究人员重新评估了标准图神经网络 (GNN) 在多标签节点分类任务中的有效性。通过将归一化、dropout 和残差连接等仔细的微调技术应用于 GCN、SSGConv 和 GCNII 等经典 GNN 架构，他们发现这些经过优化的基线在多个基准数据集上优于专用方法。该研究表明，严格的基线评估对于多标签图学习的未来研究至关重要。