about meta-paths

[NovelinUp]

您好，在论文中，ACM的元路径设置如图，但在代码中 HAN 的meta-path不是这样https://github.com/THUDM/HGB/blob/master/NC/benchmark/methods/HAN/utils.py#L170
这需要自己改动吗

以及我跑了benchmark中HAN的代码，按照代码的路径设置，验证集最好 macro f1 为 0.87，micro f1 为 0.96，5 次后提交到 biendata，测试集的 macro f1 和 micro f1 都是 0.86 左右，与论文的 90.8% 左右还是相差较多

如果把路径按论文设置（即没有 ptp，添加额外的引用/参考关系），验证集最好 macro f1 为 0.78，micro f1 为 0.90

不知道其他人跑 ACM 结果如何，请问 ACM 的实验有什么要注意的吗

[NovelinUp]

第二个问题可能是随机种子的影响，在跑 GAT 的时候发现，seed 为 1、2、4、5 结果与 0.93 差不多，而 seed 是 3 时只有 0.82；不设置随机种子，随便跑 5 次要复现可能需要点运气 🍀

[Sleepychord]

Hi @NovelinUp , 我们在测评中对于baselines进行了超参搜索，因此report的可能确实和默认的设置不完全一致。另外第二个问题HAN这个算法可能没有那么稳定，关于更多的稳定性细节可能需要询问HAN的作者QAQ

[NovelinUp]

@Sleepychord Thanks. 还有一个疑问关于 l2 正则化，论文中说是对节点最后的 embedding 进行 l2 正则化，但在代码中
https://github.com/THUDM/HGB/blob/master/NC/benchmark/methods/baseline/GNN.py#L63 中 logits 是
https://github.com/THUDM/HGB/blob/master/NC/benchmark/methods/baseline/GNN.py#L46 的结果，即此处 logits 应是预测结果，维数是 num_classes，所以不应是节点的 embedding，我感觉这个 l2 是个 trick，在训练中会更稳定一些，没那么过拟合