ICML 2025：GNN+框架讓經典GNN成圖任務強基線

GNN+研究發表

一項將於ICML 2025發表的研究，探討經典圖神經網絡（GNNs）在圖分類與圖回歸任務中的潛力。研究是團隊此前節點分類工作的延續，旨在公平重估被不少學者視為「過時」的經典架構。

研究團隊提出GNN+框架，將邊特徵、歸一化、Dropout、殘差連接、FFN及位置編碼六項常用技術，系統性地整合進GCN、GIN與GatedGCN等經典模型，以現代訓練技巧重新武裝舊架構。