כתבה
arXiv cs.LG ·
NodeGround: תקן סיווג צירופים בעידן גרפי של דגלי יסוד
NodeGround: A Node Classification Benchmark in the Graph Foundation Model Era
NodeGround: תקן סיווג צירופים חדש שמבדיל בין דגלי יסוד גרפיים ללמידה סופרוויזד לכל נתוני ניתוח. התקן כולל 51 נתוני ניתוח ובודק שישה דגלי יסוד גרפיים ו-15 שיטות למידה סופרוויזד. תקן זה יכול לשפר את יכולת הסיווג של דגלי יסוד גרפיים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.39673v1 Announce Type: new Abstract: Can a pretrained graph model replace training and tuning a separate predictor for each dataset? Answering this requires evaluating prediction quality alongside computational cost. We present NodeGround, a node classification benchmark that puts graph foundation models (GFMs) and dataset-specific supervised learning under a common evaluation framework. The benchmark spans 51 datasets and evaluates six GFMs alongside 15 supervised methods under two label-availability regimes. Shared data partitions, validation-only model selection, controlled hyperparameter searches, and multiple predictive metrics make comparisons systematic, while workflow measurements account for adaptation, training, tuning, and inference. The results favor carefully tuned
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית