論文の概要: Gini in a Bottleneck: Sparse Molecular Representations for Graph Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04535v3
• Date: Tue, 24 Nov 2020 10:46:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 04:38:06.689321
• Title: Gini in a Bottleneck: Sparse Molecular Representations for Graph Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: gini in a bottleneck: グラフ畳み込みニューラルネットワークのためのスパース分子表現
• Authors: Ryan Henderson, Djork-Arn\'e Clevert, Floriane Montanari
• Abstract要約: マルチタスクグラフ畳み込みニューラルネットワークにおいて、Giniインデックスに従って一定の重みを拘束することは、いくつかの目標に対する評価指標を劣化させるものではないことを示す。 次に、パブリックなQM9データセット上で量子化学ターゲットに関する概念実証実験を行い、独自の薬物様分子に対するADMETターゲットに関するより大きな実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.297070083645049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the nature of deep learning approaches, it is inherently difficult to understand which aspects of a molecular graph drive the predictions of the network. As a mitigation strategy, we constrain certain weights in a multi-task graph convolutional neural network according to the Gini index to maximize the "inequality" of the learned representations. We show that this constraint does not degrade evaluation metrics for some targets, and allows us to combine the outputs of the graph convolutional operation in a visually interpretable way. We then perform a proof-of-concept experiment on quantum chemistry targets on the public QM9 dataset, and a larger experiment on ADMET targets on proprietary drug-like molecules. Since a benchmark of explainability in the latter case is difficult, we informally surveyed medicinal chemists within our organization to check for agreement between regions of the molecule they and the model identified as relevant to the properties in question.
• Abstract（参考訳）: 深層学習のアプローチの性質から、分子グラフのどの側面がネットワークの予測を駆動しているかを理解することは本質的に困難である。 緩和戦略として、学習した表現の「不等式」を最大化するために、Giniインデックスに従ってマルチタスクグラフ畳み込みニューラルネットワークの特定の重みを制約する。 この制約は,いくつかの対象に対する評価基準を低下させるものではなく,グラフ畳み込み操作の出力を視覚的に解釈可能な方法で組み合わせることを可能にする。 次に,公開qm9データセット上の量子化学標的に関する概念実証実験と,プロプライエタリな薬物様分子に対するadmet標的に関するより大きな実験を行った。 後者のケースにおける説明可能性のベンチマークは困難であるため,我々の組織内の薬剤師を非公式に調査し,それらの分子の領域と,その性質に関連するものと同定されたモデルとの一致を確認した。

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