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English(EN) Provenance-grouped protocol for evaluating machine learning in perovskite photovoltaics

新协议改进了钙钛矿太阳能电池的机器学习评估

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

为解决现有随机划分方法中数据重复的问题，开发了一种用于评估钙钛矿光伏中机器学习模型的新协议。该溯源分组协议逐步分离重复的设备、出版物和机构，从而对真实的物理泛化能力进行更严格的评估。对十三种模型的基准测试显示，虽然树集成模型在熟悉的数据上表现良好，但神经网络架构在评估真正未见过的数据和未来发现时表现出色，这凸显了设备架构和制造方法以及吸收剂化学的重要性。 AI

影响 为材料科学中机器学习模型的评估建立了更严格的标准，通过区分真实泛化和数据记忆来可能加速发现。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器学习模型评估新协议的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新协议改进了钙钛矿太阳能电池的机器学习评估

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Qiwei Han, Chi Zhou ·

    用于评估钙钛矿光伏机器学习的来源分组协议

    arXiv:2610.12766v1 Announce Type: new Abstract: Machine-learning models for perovskite solar cells are typically evaluated using random data splits, which we show systematically leak information through massive internal duplication. Because nearly two-thirds of curated devices sh…

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