所有模型在中性分裂（左图）上的的性能，以及根据β= 0的泛化误差排序的泛化机制WReN模型（右图）的泛化性能。

性能最佳的模型是WReN模型。 这种强大的性能可能部分归因于Relation Network模块，它是为了推理对象之间的关系而明确设计的，部分是由于评分结构。 请注意，评分结构不足以解释改进的性能，因为WReN模型基本上优于最佳Wild-ResNet模型，该模型也具有评分结构。

不同问题类型的表现

涉及单个[r,o,a]三元组的问题比涉及多个三元组的问题更容易。 有趣的是，有三个三元组的PGM比四个三元组更难。 虽然有四个三元组的问题显得更为复杂，但是还有更多好的方法可以解决问题。在涉及单个三元组的PGM中，OR(64.7％)被证明是一种比XOR更容易的关系(53.2％)。具有结构涉及线(78.3％)的PGM比涉及形状的那些（46.2％）更容易，涉及形状数(80.1％)比那些涉及形状大小(26.4％)。这表明模型难以辨别细粒度的大小差异，而不是更显着的变化，如线条的缺少或出现，或形状的数量。 

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