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Interpreting and Unifying Graph Neural Networks with An Optimization Framework（GNNLFHF）

Dataset Statics

Dataset # Nodes # Edges # Classes
Cora 2,708 10,556 7
Citeseer 3,327 9,228 6
Pubmed 19,717 88,651 3

Refer to Planetoid.

Results

# available dataset: "cora", "citeseer", "pubmed"
TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset cora --model_type GNN-LF --model_form closed --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3
TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset cora --model_type GNN-LF --model_form iterative --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3
TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset cora --model_type GNN-HF --model_form closed --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3
TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset cora --model_type GNN-HF --model_form iterative --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3

TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset citeseer --model_type GNN-LF --model_form closed --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3
TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset citeseer --model_type GNN-LF --model_form iterative --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3
TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset citeseer --model_type GNN-HF --model_form closed --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3
TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset citeseer --model_type GNN-HF --model_form iterative --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3

TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset pubmed --model_type GNN-LF --model_form closed --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3
TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset pubmed --model_type GNN-LF --model_form iterative --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3
TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset pubmed --model_type GNN-HF --model_form closed --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3
TL_BACKEND="torch" python gnnlfhf_trainer.py --dataset pubmed --model_type GNN-HF --model_form iterative --alpha 0.3 --mu 0.1 --beta 0.1 --niter 20 --lr 0.01 --hidden_dim 64 --drop_rate 0.8 --reg_lambda 5e-3
Dataset Model Paper Our(th)
cora GNN-LF-closed 83.70±0.14 82.05±0.98
cora GNN-LF-iter 83.53±0.24 81.81±0.65
cora GNN-HF-closed 83.96±0.22 82.48±1.18
cora GNN-HF-iter 83.79±0.29 81.28±0.69
citeseer GNN-LF-closed 71.98±0.33 70.51±1.08
citeseer GNN-LF-iter 71.92±0.24 71.11±1.38
citeseer GNN-HF-closed 72.30±0.28 70.24±1.01
citeseer GNN-HF-iter 72.03±0.36 70.14±1.52
pubmed GNN-LF-closed 80.34±0.18 75.14±0.89
pubmed GNN-LF-iter 80.33±0.20 76.68±0.58
pubmed GNN-HF-closed 80.41±0.25 76.36±0.71
pubmed GNN-HF-iter 80.54±0.25 78.02±0.28