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English(EN) When should we trust the annotation? Selective prediction for molecular structure retrieval from mass spectra

新框架提高AI在分子结构检索预测中的可信度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个用于质谱分子结构检索中选择性预测的新框架，旨在提高机器学习预测在关键应用中的可信度。该框架在MassSpecGym基准上进行了评估，通过分析输入、指纹和检索层面的不确定性，将低风险预测与低置信度预测分开。研究发现，检索层面的不确定性是拒绝不可靠预测的最强标准，而一阶置信度度量则提供了有效的基线。这种方法允许从业者指定可接受的错误率，并获得高概率满足该约束的标注子集。 AI

影响 增强了AI在关键科学应用中预测的可靠性，为分子结构检索提供了更好的风险管理。

排序理由 这是一篇详细介绍特定机器学习任务新框架和方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新框架提高AI在分子结构检索预测中的可信度

报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Mira J\"urgens, Gaetan De Waele, Morteza Rakhshaninejad, Willem Waegeman ·

    何时应信任标注？用于从质谱中检索分子结构的选择性预测

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