在这个充满活力的数字时代，图神经网络（GNN）正以其独特的魅力吸引着无数科技爱好者和专业人士。然而，就像计算机视觉领域有ImageNet这样的标准对比基准一样，图神经网络也急需一个全球学者公认的统一测试框架来推动研究进步。

Bengio大神带领他的团队，为解决这一问题而努力，他们最近发布了一个新的GNN对比基准测试框架以及六个标准化数据集。这不仅为研究人员提供了一个全新的刷榜平台，也为提升GNN性能、扩展到大型图数据集上提供了可能。

要了解更多关于这个创新性的项目，请访问论文链接https://arxiv.org/pdf/2003.00982.pdf或直接前往开源链接https://github.com/graphdeeplearning/benchmarking-gnns进行探索。

随着技术的飞速发展，图神经网络已经被成功应用于化学、物理、社会科学、知识图谱推荐系统以及甚至是神经科学等多个领域。它们能够处理不同规模的复杂数据，并且对于设计有效的模型至关重要。在缺乏统一实验设置和大型数据集的情况下，比较新型GNN模型变得更加困难，这就是为什么本文中提出的对比基准框架如此重要。

通过提出一种可复现的GNN对比基准框架，并为研究人员添加新数据集和模型带来了便利，本文创造了一种关键操作，从数学建模到计算机视觉，再到化学与组合优化问题，本文中的方法都得到了应用。此外，它还精确地将图卷积各向异性扩散残差连接归一化层作为通用构建模块，以开发出鲁棒且可扩展的GNN。

这项工作旨在超越目前流行的小型数据库，如CORA 和 TU 数据集，而是引入中型数据集，这些数据集中包含9~500个节点的大量实例。这使得我们能够更深入地理解不同的算法如何在不同的条件下表现，以及哪些因素会影响最终结果。通过这些发现，我们可以更好地指导未来的研究方向，为科研社区贡献力量。