English(EN) Spectral Analysis of Molecular Features: When Richer Features Do Not Guarantee Better Generalization

分子特征分析挑战AI泛化启发式方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-16 04:00

一篇新论文分析了分子特征的光谱特性，以理解机器学习中的模型泛化。研究人员发现，更丰富的谱特征并不总是能带来更好的性能，这挑战了自监督学习中的普遍假设。该研究在QM9和MoleculeNet基准测试中，使用了基于ECFP、Transformer和图神经网络等各种表示的核岭回归，结果显示只有基于ECFP的核显示出与性能的一致正相关性。 AI

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Asma Jamali, Tin Sum Cheng, Rodrigo A. Vargas-Hern\'andez · 2026-06-16 04:00

分子特征的光谱分析：更丰富的特征并不保证更好的泛化能力

arXiv:2510.14217v2 Announce Type: replace Abstract: The spectral properties of feature embeddings offer critical insights into model generalization and representation quality. While deep learning models are widely used for molecular property prediction, kernel methods remain comp…

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