論文の概要: Rethinking Multi-Label Node Classification: Do Tuned Classic GNNs Suffice?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01403v1
• Date: Sat, 02 May 2026 12:00:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.754768
• Title: Rethinking Multi-Label Node Classification: Do Tuned Classic GNNs Suffice?
• Title（参考訳）: マルチラベルノード分類を再考する: チューニングされたクラシックGNNは十分か?
• Abstract要約: マルチラベルノード分類(MLNC)は、最近ますます複雑なラベル認識設計によって対処されている。 我々は,MLNCを強固なベースラインの観点から再検討し,古典的なフルグラフGNNがすでに強力なソリューションとして機能しているかどうかを精査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.673843397810038
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-label node classification (MLNC) has recently been addressed by increasingly complex label-aware designs that explicitly model node-label interactions and inter-label dependencies.However, it remains unclear whether the advantages of these methods truly stem from their specialized designs, or simply from insufficiently optimized baselines. In this paper, we revisit MLNC from a strong-baseline perspective and investigate whether carefully tuned classic full-graph GNNs can already serve as strong solutions to this task. We systematically study several representative backbones, including GCN, SSGConv, and GCNII, and optimize them using standard yet effective techniques such as normalization, dropout, and residual connections. Experiments on five representative benchmark datasets show that our tuned baselines outperform representative specialized methods on four datasets and achieve state-of-the-art performance in multiple settings. These results indicate that careful tuning of classic backbones is a highly influential but often overlooked factor in MLNC, and highlight the need for more rigorous strong-baseline evaluation in future research on multi-label graph learning.
• Abstract（参考訳）: マルチラベルノード分類(MLNC)は、最近、ノードとラベル間の相互作用とラベル間の依存関係を明示的にモデル化する、ますます複雑なラベル認識設計によって対処されてきたが、これらの手法の利点が実際にそれらの特殊な設計に由来するのか、あるいは単に最適化されていないベースラインから来ているのかは、いまだ不明である。 本稿では,MLNCを強ベースラインの観点から再検討し,精巧に調整された古典的フルグラフGNNが,この課題に対する強力な解決策としてすでに有効であるかどうかを検討する。 我々は,GCN,SSGConv,GCNIIなどの代表的なバックボーンを系統的に研究し,正規化,ドロップアウト,残差接続などの標準的な手法を用いて最適化する。 5つの代表的なベンチマークデータセットに対する実験により、調整されたベースラインは4つのデータセットで代表的な特殊なメソッドより優れ、複数の設定で最先端のパフォーマンスを達成することが示された。 これらの結果は,古典的バックボーンの注意的チューニングはMLNCにおいて非常に影響力があるが,しばしば見落とされがちな要因であり,今後の多ラベルグラフ学習研究において,より厳密な強力なベースライン評価の必要性を浮き彫りにしている。

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