Benchmarks are an essential part of progress in any field. The recently released benchmark Benchmarking Graph Neural Networks has six medium-scale datasets that can be used for four fundamental graph problems - graph classification, graph regression, node classification and edge classification. Though these datasets are mediumly sized, they are enough to statistically separate trends in various GNNs.
Les critères de référence sont un élément essentiel du progrès dans tout domaine. Le benchmark récemment publié Benchmarking Graph Neural Networks comporte six jeux de données à moyenne échelle qui peuvent être utilisés pour quatre problèmes fondamentaux des graphes : la classification de graphes, la régression de graphes, la classification des nœuds et la classification des arêtes. Bien que ces jeux de données soient de taille moyenne, ils sont suffisants pour séparer statiquement les tendances des différents réseaux de neurones des graphes.