主要观点总结
本文简要介绍了经典图神经网络（GNNs）在节点分类任务上的基准分析研究，包括在多种数据集上的实验结果和关键超参数的影响。研究发现，经过适当的超参数调整，经典GNNs模型在同质性、异质性和大规模图上的节点分类任务中都能取得高度竞争力的性能，甚至超越了最先进的图学习模型。文章还提供了关于不同GNNs超参数如何影响性能的见解。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
文章介绍了节点分类任务的重要性，以及图神经网络（GNNs）在这一任务中的应用。
关键观点2: 数据集概述
文章介绍了研究中使用的多种数据集，包括同质性图、异质性图和大规模图。
关键观点3: 超参数设置
文章讨论了经典GNNs模型训练中的关键超参数，包括normalization、dropout、residual connections和network depth。
关键观点4: 主要发现
经过适当的超参数调整，经典GNNs在同质性、异质性和大规模图上的节点分类任务中表现出强大的性能，超越了最先进的图学习模型。
关键观点5: 消融分析
文章提供了关于不同GNNs超参数如何影响性能的消融分析，包括在不同类型数据集上的观察结果。
文章预览
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 罗元凯 单位 | 北京航空航天大学、香港理工大学 研究方向 | 图神经网络 本文简要介绍了 经典图神经网络（GNNs）的基准分析研究 ，发表在 NeurIPS 2024。 文章回顾了经典 GNNs 模型在节点分类任务上的表现，结果发现过去 SOTA 图学习模型报告的性能优越性可能是由于经典 GNNs 的超参数配置不佳。通过适当的超参数调整，经典 GNNs 模型在 18 个广泛使用的节点分类数据集中的 17 个上超越了最新的图学习模型。本研究旨在为 GNNs 的应用和评估带来新的见解。 论文题目： Classic GNNs are Strong Baselines: Reassessing GNNs for Node Classification 论文链接： https://arxiv.org/abs/2406.08993 代码链接： https://github.com/LUOyk1999/tunedGNN 引言 节点分类是图机器学习中的一个基本任务，在社交网络分析、生物信息学和推荐系统等多个领域中具有广泛的高影响力
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