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分子机器学习结构不相交划分随库规模漂移
论文指出分子机器学习用于评估分布外性能的结构不相交划分规则在库规模扩大后失效。在 227,690 个分子的公开库上，单链接聚类在 MCES 距离阈值 10 下导致图渗流，单一连通分量占 95.5%，测试集被限制在 4.5%。作者提出优化判据，将 2.6×10^10 分子对缩减至 1.15×10^7…
arXiv cs.LG21 天前
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论文指出分子机器学习用于评估分布外性能的结构不相交划分规则在库规模扩大后失效。在 227,690 个分子的公开库上，单链接聚类在 MCES 距离阈值 10 下导致图渗流，单一连通分量占 95.5%，测试集被限制在 4.5%。作者提出优化判据，将 2.6×10^10 分子对缩减至 1.15×10^7…
论文提出 ReLaG，一个模态无关框架，通过层次潜变量过程建模样本相关性，用邻近图与社区检测推断相关样本组，从而生成独立的训练-测试划分，避免随机划分带来的乐观泛化估计。在分子与蛋白质数据集上，ReLaG 匹配现有关系感知方法且扩展性显著更好，并引入无标签流程适配生产数据。该框架已开源，可通过 p…