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  1. TOOL · CL_98127 ·

    MOLAR框架从噪声标签中学习分子表示

    研究人员提出了MOLAR，一个旨在解决多模态分子表示学习中噪声标签挑战的新框架。该方法将干净属性的推断与记录标签的观察分离开来，使图和文本模态能够为干净属性分布贡献残差证据。MOLAR的表述允许在训练期间推导出后验标签可靠性和模态特定的分子证据。在各种基准测试上的实验表明，MOLAR持续优于现有方法，并为可靠性和模态证据提供了可解释的诊断。