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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

MUTAG

아카이브 평가 74건 · 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.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
GIN-0	Accuracy 85.7%	Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric 2019-03-06	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
NDP	Accuracy 84.7%	Hierarchical Representation Learning in Graph Neural Networks with Node Decimation Pooling 2019-10-24	코드 1
Propagation kernels (pk)	Accuracy 84.5%	Propagation kernels: efficient graph kernels from propagated information 2019-02-01	코드 1
WL-OA	Accuracy 84.5%	On Valid Optimal Assignment Kernels and Applications to Graph Classification 2016-06-03	연결 없음
SPI-GCN	Accuracy 84.40%	SPI-GCN: A Simple Permutation-Invariant Graph Convolutional Network 2019-04-08	연결 없음
GMT	Accuracy 83.44%	Accurate Learning of Graph Representations with Graph Multiset Pooling 2021-02-23	코드 1
Function Space Pooling	Accuracy 83.3%	Function Space Pooling For Graph Convolutional Networks 2019-05-15	연결 없음
Function Space Pooling	Accuracy 83.3%	IsoNN: Isomorphic Neural Network for Graph Representation Learning and Classification 2019-07-22	코드 1 · 코드 2
FGW raw sp	Accuracy 83.26%	Optimal Transport for structured data with application on graphs 2018-05-23	코드 1 · 코드 2
graph2vec	Accuracy 83.15% ± 9.25%	graph2vec: Learning Distributed Representations of Graphs 2017-07-17	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
EigenGCN-3	Accuracy 79.5%	Graph Convolutional Networks with EigenPooling 2019-04-30	코드 1
GDL-g (ADJ)	Accuracy 58.45%	Online Graph Dictionary Learning 2021-02-12	코드 1
P-WL-C	Mean Accuracy 90.51	A Persistent Weisfeiler–Lehman Procedure for Graph Classification 2019-06-09	코드 1
G-Tuning	Accuracy (10 fold) 86.14	Fine-tuning Graph Neural Networks by Preserving Graph Generative Patterns 2023-12-21	코드 1