Papers with Code · CC BY-SA 4.0

PROTEINS

아카이브 평가 103건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

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.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
GIUNet	Accuracy 77.6%	Graph isomorphism UNet 2023-08-23	코드 1
GFN-light	Accuracy 77.44%	Are Powerful Graph Neural Nets Necessary? A Dissection on Graph Classification 2019-05-11	코드 1
SEAL-SAGE	Accuracy 77.26%	Semi-Supervised Graph Classification: A Hierarchical Graph Perspective 2019-04-10	코드 1
PPGN	Accuracy 77.20%	Provably Powerful Graph Networks 2019-05-27	코드 1 · 코드 2
GraphGPS	Accuracy 77.143±1.494	Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer 2022-05-25	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
Weak-supervised ChebyNet	Accuracy 77.09%	Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks 2019-05-08	코드 1 · 코드 2
SEG-BERT	Accuracy 77.09%	Segmented Graph-Bert for Graph Instance Modeling 2020-02-09	코드 1
GAT-GC (f-Scaled)	Accuracy 76.81%	Improving Attention Mechanism in Graph Neural Networks via Cardinality Preservation 2019-07-04	코드 1
GAT	Accuracy 76.786±1.670	Graph Attention Networks 2017-10-30	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 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80 · 코드 81 · 코드 82 · 코드 83 · 코드 84 · 코드 85 · 코드 86 · 코드 87 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93
Deep WL SGN(0,1,2)	Accuracy 76.78%	Subgraph Networks with Application to Structural Feature Space Expansion 2019-03-21	연결 없음
EigenGCN-3	Accuracy 76.60%	Graph Convolutional Networks with EigenPooling 2019-04-30	코드 1
Multigraph ChebNet	Accuracy 76.5%	Spectral Multigraph Networks for Discovering and Fusing Relationships in Molecules 2018-11-23	코드 1
WEGL	Accuracy 76.5%	Wasserstein Embedding for Graph Learning 2020-06-16	코드 1
2-WL-GNN	Accuracy 76.5	A Novel Higher-order Weisfeiler-Lehman Graph Convolution 2020-07-01	코드 1
GFN	Accuracy 76.46%	Are Powerful Graph Neural Nets Necessary? A Dissection on Graph Classification 2019-05-11	코드 1
Shortest-Path Kernel	Accuracy 76.4%	Weisfeiler and Leman Go Neural: Higher-order Graph Neural Networks 2018-10-04	코드 1
GCAPS-CNN	Accuracy 76.40%	Graph Capsule Convolutional Neural Networks 2018-05-21	코드 1
WL-OA	Accuracy 76.4%	On Valid Optimal Assignment Kernels and Applications to Graph Classification 2016-06-03	연결 없음
MLG	Accuracy 76.34%	The Multiscale Laplacian Graph Kernel 2016-03-20	연결 없음
DAGCN	Accuracy 76.33%	DAGCN: Dual Attention Graph Convolutional Networks 2019-04-04	코드 1
CORE-SP	Accuracy 76.31%	Graph Kernels: A Survey 2019-04-27	연결 없음
DropGIN	Accuracy 76.3%	DropGNN: Random Dropouts Increase the Expressiveness of Graph Neural Networks 2021-11-11	코드 1
CapsGNN	Accuracy 76.28%	Capsule Graph Neural Network 2019-05-01	코드 1
DGCNN	Accuracy 76.26%	An End-to-End Deep Learning Architecture for Graph Classification 2018-04-29	코드 1 · 코드 2
GNN (DiffPool)	Accuracy 76.25%	Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling 2018-06-22	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
R-GIN + PANDA	Accuracy 76.17	PANDA: Expanded Width-Aware Message Passing Beyond Rewiring 2024-06-06	코드 1
GCN + PANDA	Accuracy 76	PANDA: Expanded Width-Aware Message Passing Beyond Rewiring 2024-06-06	코드 1
R-GCN + PANDA	Accuracy 76	PANDA: Expanded Width-Aware Message Passing Beyond Rewiring 2024-06-06	코드 1
k-GNN	Accuracy 75.9%	Weisfeiler and Leman Go Neural: Higher-order Graph Neural Networks 2018-10-04	코드 1
GIN + PANDA	Accuracy 75.759	PANDA: Expanded Width-Aware Message Passing Beyond Rewiring 2024-06-06	코드 1