NeurIPS 2024:标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
NoisyGL是首个针对标签噪声下图神经网络(GLN)的综合基准库,由浙江大学和阿里巴巴集团的研究人员开发。该基准库旨在解决现有GLN研究中因数据集选择、划分及预处理技术差异导致的缺乏统一标准问题,提供了一个公平、用户友好的平台,支持多维分析,有助于深入理解GLN方法在处理标签噪声时的表现。通过17种代表性方法在8个常用数据集上的广泛实验,NoisyGL揭示了多个关键发现,推动了GLN领域的进步。尽管如此,NoisyGL目前主要适用于同质图,对异质图的支持有限。