Papers with Code · CC BY-SA 4.0

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아카이브 평가 43건 · 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
HyperFusion	Test ROC-AUC 0.8475 ± 0.0003 Validation ROC-AUC 0.8275 ± 0.0008 Number of params 5908027 Ext. data No	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
PAS+FPs	Test ROC-AUC 0.8420 ± 0.0015 Validation ROC-AUC 0.8238 ± 0.0028 Number of params 26706953 Ext. data No	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
HIG	Test ROC-AUC 0.8403 ± 0.0021 Validation ROC-AUC 0.8176 ± 0.0034 Number of params 1019408 Ext. data No	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
DeepAUC	Test ROC-AUC 0.8352 ± 0.0054 Validation ROC-AUC 0.8238 ± 0.0061 Number of params 3444509 Ext. data No	Large-scale Robust Deep AUC Maximization: A New Surrogate Loss and Empirical Studies on Medical Image Classification 2020-12-06	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
FingerPrint+GMAN	Test ROC-AUC 0.8244 ± 0.0033 Validation ROC-AUC 0.8329 ± 0.0039 Number of params 1444110 Ext. data No	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
Neural FingerPrints	Test ROC-AUC 0.8232 ± 0.0047 Validation ROC-AUC 0.8331 ± 0.0054 Number of params 2425102 Ext. data No	Molecular Representation Learning by Leveraging Chemical Information 2021-03-15	코드 1
Graphormer + FPs	Test ROC-AUC 0.8225 ± 0.0001 Validation ROC-AUC 0.8396 ± 0.0001 Number of params 47085378 Ext. data No	Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation? 2021-06-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
Molecular FP + Random Forest	Test ROC-AUC 0.8208 ± 0.0037 Validation ROC-AUC 0.8036 ± 0.0059 Number of params 5782 Ext. data No	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
GPTrans-B	Test ROC-AUC 0.8126 ± 0.0032 Ext. data Yes	Graph Propagation Transformer for Graph Representation Learning 2023-05-19	코드 1
CIN	Test ROC-AUC 0.8094 ± 0.0057 Validation ROC-AUC 0.8277 ± 0.0099 Number of params 239745 Ext. data No	Weisfeiler and Lehman Go Cellular: CW Networks 2021-06-23	코드 1 · 코드 2
GSAT	Test ROC-AUC 0.8067 ± 0.0950 Validation ROC-AUC 0.8347 ± 0.0031 Number of params 249602 Ext. data No	Interpretable and Generalizable Graph Learning via Stochastic Attention Mechanism 2022-01-31	코드 1 · 코드 2
MorganFP+Rand. Forest	Test ROC-AUC 0.8060 ± 0.0010 Validation ROC-AUC 0.8420 ± 0.0030 Number of params 230000 Ext. data No	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
EGT	Test ROC-AUC 0.806 ± 0.0065	Global Self-Attention as a Replacement for Graph Convolution 2021-08-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
CIN-small	Test ROC-AUC 0.8055 ± 0.0104 Validation ROC-AUC 0.8310 ± 0.0102 Number of params 138337 Ext. data No	Weisfeiler and Lehman Go Cellular: CW Networks 2021-06-23	코드 1 · 코드 2
Graphormer	Test ROC-AUC 0.8051 ± 0.0053 Validation ROC-AUC 0.8310 ± 0.0089 Number of params 47183040 Ext. data Yes	Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation? 2021-06-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
Graphormer (pre-trained on PCQM4M)	Test ROC-AUC 0.8051 ± 0.0053 Validation ROC-AUC 0.8310 ± 0.0089 Number of params 47183040 Ext. data Yes	Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation? 2021-06-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
GatedGCN+	Test ROC-AUC 0.8040 ± 0.0164 Validation ROC-AUC 0.8329 ± 0.0158 Number of params 1076633 Ext. data No	Unlocking the Potential of Classic GNNs for Graph-level Tasks: Simple Architectures Meet Excellence 2025-02-13	코드 1
directional GSN	Test ROC-AUC 0.8039 ± 0.0090 Validation ROC-AUC 0.8473 ± 0.0096 Number of params 114211 Ext. data No	Improving Graph Neural Network Expressivity via Subgraph Isomorphism Counting 2020-06-16	코드 1 · 코드 2
P-WL	Test ROC-AUC 0.8039 ± 0.0040 Validation ROC-AUC 0.8279 ± 0.0059 Number of params 4600000 Ext. data No	A Persistent Weisfeiler–Lehman Procedure for Graph Classification 2019-06-09	코드 1
Nested GIN+virtual node (ens)	Test ROC-AUC 0.7986 ± 0.0105 Validation ROC-AUC 0.8080 ± 0.0278	Nested Graph Neural Networks 2021-10-25	코드 1 · 코드 2
DGN	Test ROC-AUC 0.7970 ± 0.0097 Validation ROC-AUC 0.8470 ± 0.0047 Number of params 114065 Ext. data No	Directional Graph Networks 2020-10-06	코드 1 · 코드 2
PIN	Test ROC-AUC 0.7944 ± 1.40	Weisfeiler and Lehman Go Paths: Learning Topological Features via Path Complexes 2023-08-13	연결 없음
DeeperGCN+FLAG	Test ROC-AUC 0.7942 ± 0.0120 Validation ROC-AUC 0.8425 ± 0.0061 Number of params 531976 Ext. data No	Robust Optimization as Data Augmentation for Large-scale Graphs 2020-10-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
PHC-GNN	Test ROC-AUC 0.7934 ± 0.0116 Validation ROC-AUC 0.8217 ± 0.0089 Number of params 110909 Ext. data No	Parameterized Hypercomplex Graph Neural Networks for Graph Classification 2021-03-30	코드 1
PNA	Test ROC-AUC 0.7905 ± 0.0132 Validation ROC-AUC 0.8519 ± 0.0099 Number of params 326081 Ext. data No	Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets 2020-04-12	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
GCN+GraphNorm	Test ROC-AUC 0.7883 ± 0.0100 Validation ROC-AUC 0.7904 ± 0.0115 Number of params 526201 Ext. data No	GraphNorm: A Principled Approach to Accelerating Graph Neural Network Training 2020-09-07	코드 1
GPS	Test ROC-AUC 0.7880 Validation ROC-AUC 0.8255 ± 0.0092 Number of params 558625 Ext. data No	Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer 2022-05-25	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
HIMP	Test ROC-AUC 0.7880 ± 0.0082 Validation ROC-AUC Please tell us Number of params 153029 Ext. data No	Hierarchical Inter-Message Passing for Learning on Molecular Graphs 2020-06-22	코드 1
DeeperGCN	Test ROC-AUC 0.7858 ± 0.0117 Validation ROC-AUC 0.8427 ± 0.0063 Number of params 531976 Ext. data No	DeeperGCN: All You Need to Train Deeper GCNs 2020-06-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Nested GIN+virtual node	Test ROC-AUC 0.7834 ± 0.0186 Validation ROC-AUC 0.8317 ± 0.0199	Nested Graph Neural Networks 2021-10-25	코드 1 · 코드 2