在PyTorch中评估图神经网络（GNN）的性能，通常涉及多种指标，这些指标可以帮助我们了解模型在图数据上的表现。以下是一些常用的评估指标：
在图神经网络的研究和应用中，除了上述通用指标外，还有一些特定于领域的评估指标。例如，用于评估图神经网络在图数据上的泛化能力、公平性和解释性。
最新的研究趋势包括提出新的指标来评估模型的可靠性、公平性和解释性，如TGNN指标、平均精度、标准偏差精度、最坏情况精度、统计平衡、平等机会等。
这些评估指标和方法不仅可以帮助研究人员和开发者更好地理解和优化图神经网络，还可以为实际应用提供更全面的性能评价。
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