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模型最终版-我可以发论文了

article 2026/4/23 6:21:40
训练日志指标含义评价Train Loss训练集上的总损失值预测损失 λ先验损失 McMillan软约束初始值较高正常Val Loss验证集上的总损失值R²决定系数衡量模型拟合优度负数表示模型预测效果比简单取平均值还差MAE平均绝对误差单位K第一次运行结果使用的是程序自己编第二次运行你要热力图图像要在运行train之后运行evaluate.py使用数据集SuperCon 2 CSV既不是纯粹的 2D也不是纯粹的 3D转化的 eph_dataset.pkl运行结果第三次数据集 JARVIS supercon_2d数据集确实包含Tc字段且样本数 161。但转换后为 0说明在处理过程中因异常被跳过了。我们需要增强转换脚本的错误容错和调试信息找出具体原因并修复再次下载对比项之前SuperCon 2 CSV现在JARVIS supercon_2d数据来源文献挖掘的表格数据DFT 计算的结构数据包含信息仅化学式如 LaMnO3完整原子坐标 晶格常数图构建方式基于元素的全连接图猜测基于原子真实距离的近邻图特征质量粗糙的成分特征精确的结构特征物理真实性弱强DFT 计算 进一步提升精度的建议使用更大的supercon_3d数据集1058 个样本只需将脚本中的DATASET_NAME改为supercon_3d即可。用dft_3d7.6 万样本进行自监督预训练虽然dft_3d没有 Tc 标签但可以设计一个代理任务如预测原子间距离让模型先学习通用晶体表示。集成学习训练 5 个不同随机种子的模型对预测结果取平均通常能提升 2%~5% 的精度。后处理校准在验证集上拟合一个保序回归校准器修正预测值的系统偏差。一个数据集用了3遍变化用trae

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