Optimal pre-train/fine-tune strategies for accurate material property predictions
Abstract A pathway to overcome limited data availability in materials science is to use the framework of transfer learning, where a pre-trained (PT) machine learning model (on a larger dataset) can be fine-tuned (FT) on a target (smaller) dataset. We systematically explore the effectiveness of vario...
محفوظ في:
| المؤلفون الرئيسيون: | , , |
|---|---|
| التنسيق: | Artigo |
| اللغة: | Inglês |
| منشور في: |
Nature Portfolio
2024-12-01
|
| سلاسل: | npj Computational Materials |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://doi.org/10.1038/s41524-024-01486-1 |
| الوسوم: |
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|