【ICML2020硬货】图神经网络基准，53页ppt，NUS-Xavier Bresson

在ICML2020 图表示学习论坛上，NUS Xavier Bresson副教授做了关于《图神经网络基准》的报告，非常干货！

https://grlplus.github.io/schedule/

论文 ：Benchmarki ng Graph Neural Networks

• 作者：Vijay Prakash Dwivedi、Chaitanya K. Joshi、Yoshua Bengio 等

• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.00982.pdf

摘要： 近期的大量研究已经让我们看到了图神经网络模型（GNN）的强大潜力，很多研究团队都在不断改进和构建基础模块。但大多数研究使用的数据集都很小，如 Cora 和 TU。在这种情况下，即使是非图神经网络的性能也是可观的。如果进行进一步的比较，使用中等大小的数据集，图神经网络的优势才能显现出来。

在斯坦福图神经网络大牛 Jure 等人发布《Open Graph Benchmark》之后，又一个旨在构建「图神经网络的 ImageNet」的研究出现了。近日，来自南洋理工大学、洛约拉马利蒙特大学、蒙特利尔大学和 MILA 等机构的论文被提交到了论文预印版平台上，在该研究中，作者一次引入了六个中等大小的基准数据集（12k-70k 图，8-500 节点），并对一些有代表性的图神经网络进行了测试。除了只用节点特征的基准线模型之外，图神经网络分成带或不带对边对注意力两大类。GNN 研究社区一直在寻求一个共同的基准以对新模型的能力进行评测，这一工具或许可以让我们实现目标。

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