图神经网络基准（来自NTU Chaitanya Joshi）

近期的大量研究已经让我们看到了图神经网络模型（GNN）的强大潜力，很多研究团队都在不断改进和构建基础模块。但大多数研究使用的数据集都很小，如 Cora 和 TU。在这种情况下，即使是非图神经网络的性能也是可观的。 图神经网络（GNNs）是深度学习领域中的一个分支，专门处理图像和文本之外的图结构数据。GNNs的出现使得我们能够利用深度学习技术处理非欧几里得数据，例如社交网络、化学分子结构或交通网络等。它们的核心思想是图卷积，即消息传递过程，类似于卷积神经网络（CNN）在图像处理中通过滑动滤波器对像素进行操作，GNN则是在任意图结构上进行滤波。 在图卷积过程中，每个节点只与其邻居节点交互，这一特性称为局部性。同时，由于图的大小可能变化，所以滤波器需要实现权重共享，确保对所有节点的处理一致，这叫做独立于图大小。节点的顺序和邻居的数量也应不影响结果，以确保模型的不变性。 简单、各向同性的消息传递GNNs，如图所示，采用的是平均、求和或最大值等聚合函数，将每个邻居节点的特征同等考虑后，更新中心节点的特征。这种操作的时间和空间复杂度为O(n)，其中n代表图中的节点数量。虽然简单，但这样的模型在处理图数据时已经展现出了很好的效果。 然而，现有的GNN研究大多基于小规模的数据集，如Cora和TU，这些数据集可能不足以充分展示GNNs的潜力。因此，我们需要新的基准来更准确地评估GNN模型的性能，特别是与非GNN方法的比较。这正是"图神经网络基准"项目的目标所在。 benchmarking-gnns项目由Vijay Dwivedi、Chaitanya K. Joshi、Thomas Laurent和Yoshua Bengio等人发起，旨在建立一套全面的GNN性能测试标准。这个项目的GitHub链接提供了相关代码和资源，供研究人员和开发者参考和使用。通过对不同GNN模型在各种任务和数据集上的表现进行比较，可以揭示现有模型的优势和局限性，指导未来的研究方向。 通过这样的基准测试，我们可以更深入地理解GNNs在实际应用中的性能，发现可能存在的问题，比如过拟合、泛化能力不足或计算效率低下等。同时，它也将推动GNNs在自然语言处理、对话系统、组合优化等领域的发展，因为这些领域往往涉及到复杂的图结构数据。 总结来说，图神经网络基准的建立对于推动GNN技术的进步至关重要。它不仅提供了评估模型性能的标准，还能促进新模型的创新和优化，从而更好地应对现实世界中的图数据处理挑战。未来，随着更多大规模、多样化的图数据集被纳入基准测试，我们有望看到GNNs在诸多领域的广泛应用和突破。