그래프 기계 학습

그래프 풀링 기법의 포괄적인 벤치마크: 효과성, 강건성 및 일반화 가능성

그래프 풀링 기법은 다양한 그래프 기계 학습 문제에서 효과적인 노드 및 그래프 표현을 얻을 수 있는 능력으로 주목받고 있다. 그러나 표준화된 실험 설정과 공정한 벤치마크가 부족한 실정이다. 이 연구에서는 17개의 그래프 풀링 기법과 28개의 다양한 그래프 데이터셋을 포함하는 포괄적인 벤치마크를 제시한다. 이를 통해 효과성, 강건성 및 일반화 가능성의 세 가지 측면에서 그래프 풀링 기법의 성능을 체계적으로 평가한다.

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