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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

RE-M5K

아카이브 평가 8건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
GIN-0	Accuracy 57.5%	How Powerful are Graph Neural Networks? 2018-10-01	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19
GAT-GC (f-Scaled)	Accuracy 57.22%	Improving Attention Mechanism in Graph Neural Networks via Cardinality Preservation 2019-07-04	코드 1
WEGL	Accuracy 55.1%	Wasserstein Embedding for Graph Learning 2020-06-16	코드 1
CapsGNN	Accuracy 52.88%	Capsule Graph Neural Network 2019-05-01	코드 1
2D CNN	Accuracy 52.11%	Graph Classification with 2D Convolutional Neural Networks 2017-07-29	연결 없음
GFN-light	Accuracy 49.75%	Are Powerful Graph Neural Nets Necessary? A Dissection on Graph Classification 2019-05-11	코드 1
GFN	Accuracy 49.43%	Are Powerful Graph Neural Nets Necessary? A Dissection on Graph Classification 2019-05-11	코드 1
DGK	Accuracy 41.27%	Deep Graph Kernels 2015-08-10	연결 없음