Graph Classification On Hiv Dti 77
Métriques
Accuracy
F1
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Tableau comparatif
| Nom du modèle | Accuracy | F1 |
|---|---|---|
| structural-deep-network-embedding | 65.9% | 65.6% |
| isonn-isomorphic-neural-network-for-graph | 67.5% | 68.3% |
| how-powerful-are-graph-neural-networks | 55.1% | 53.6% |
| Modèle 4 | 47.1% | 48.4% |
| isonn-isomorphic-neural-network-for-graph | 60.1% | 61.9% |
| imagenet-classification-with-deep | 54.3% | 55.7% |