Graph Classification On Bp Fmri 97
Métriques
Accuracy
F1
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Tableau comparatif
| Nom du modèle | Accuracy | F1 |
|---|---|---|
| isonn-isomorphic-neural-network-for-graph | 64.9% | 69.7% |
| Modèle 2 | 56.2% | 58.8% |
| imagenet-classification-with-deep | 54.6% | 52.8% |
| isonn-isomorphic-neural-network-for-graph | 62.3% | 63.2% |
| structural-deep-network-embedding | 64.8% | 63.7% |
| Modèle 6 | 53.6% | 69.5% |
| how-powerful-are-graph-neural-networks | 45.4% | 42.3% |