Graph Classification On Hiv Fmri 77
Métriques
Accuracy
F1
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Tableau comparatif
| Nom du modèle | Accuracy | F1 |
|---|---|---|
| Modèle 1 | 44.2% | 27.2% |
| isonn-isomorphic-neural-network-for-graph | 70.5% | 69.9% |
| structural-deep-network-embedding | 66.5% | 66.7% |
| imagenet-classification-with-deep | 59.3% | 66.3% |
| Modèle 5 | 46.9% | 35.5% |
| how-powerful-are-graph-neural-networks | 52.5% | 35.6% |
| isonn-isomorphic-neural-network-for-graph | 73.4% | 72.2% |