긴 거리 정보의 평가
한 단계 이웃끼리 정보를 주고받는 모형과 전역 연결을 보는 트랜스포머의 차이가 기존 자료에서 충분히 드러나지 않을 수 있다. 이 벤치마크는 긴 거리의 상호 작용 추론이 중요한 과제를 구성하려는 목적을 갖는다.
다섯 종류의 자료
PascalVOC-SP와 COCO-SP 및 PCQM-Contact에 Peptides-func와 Peptides-struct를 더한 다섯 자료로 구성한다. 영상과 분자 및 펩타이드 자료에서 장거리 의존성의 활용을 비교하도록 제안됐다.
서로 다른 구조의 비교
원 연구는 기본 그래프 신경망과 그래프 트랜스포머를 함께 평가했다. 원래의 희소 그래프를 따르는 메시지 전달과 그 밖의 관계까지 다루는 모형을 공통 조건에서 탐색하는 평가 틀이다.
관련 문서
GraphGPS / Graphormer / 그래프 신경망 공통 벤치마크 / Open Graph Benchmark / 트랜스포머 / 그래프 신경망