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原文
arXiv cs.LG· Tomo Oga, Devesh Shah, Cailum M. K. Stienstra, Gabriel Asher, Antonio H. de O. Fonseca, Niall O'Connor, Michael Widrich·· 22 天前AI 评分32

临界质量:分子结构不相交数据集划分随分子库规模扩大产生偏移

Critical Mass: Structure-Disjoint Splits Drift With the Libraries They Are Built On

AI 导读

分子机器学习中基于最大公共边子图(MCES)阈值设为 10 的结构不相交划分规则,在公共分子库扩大至 227,690 个分子时会出现图渗流现象。研究通过容许边界和并查集跳过优化,将 $2.6 \times 10^{10}$ 个分子对缩减至 $1.15 \times 10^{7}$ 个整数规划,实现 2,259 倍计算量缩减且无损划分。

来源:arXiv cs.LG · arxiv.org