トランスファー学習に基づくトランスファーモデルを用いたHeck反応予測

Heck reaction prediction using a transformer model based on a transfer learning strategy.

• Ling Wang
• Chengyun Zhang
• Renren Bai
• Jianjun Li
• Hongliang Duan

抄録

伝達学習を用いて少量の化学データに対応するための概念実証済みの方法論を示す。トランスフォーマモデルと組み合わせた伝達学習を小データセットのHeck反応予測に適用することで実証した。トランスファー学習を導入することで、トランスファーベースラインモデル(66.3%)に比べて、トランスファー-トランスファー学習モデル(94.9%)の精度が大幅に向上した。

A proof-of-concept methodology for addressing small amounts of chemical data using transfer learning is presented. We demonstrate this by applying transfer learning combined with the transformer model to small-dataset Heck reaction prediction. Introducing transfer learning significantly improved the accuracy of the transformer-transfer learning model (94.9%) over that of the transformer-baseline model (66.3%).