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GraphFM：图基模型的全面基准测试
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这篇文章分析了基于自主学习的图神经网络模型的广义化和可扩展性。通过生成节点表示，比较了各种自主学习图神经网络模型在节点分类、链接预测和节点聚类等任务上的性能。同时，评估了全批次和小批次训练策略对模型性能的影响，并考察了这些模型的训练效率。
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关键要点
- 文章分析了基于自主学习的图神经网络模型的广义化和可扩展性。
- 通过生成节点表示，比较了各种自主学习图神经网络模型在节点分类、链接预测和节点聚类等任务上的性能。
- 评估了全批次和小批次训练策略对模型性能的影响。
- 考察了这些模型的训练效率。
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