論文の概要: Calibration and generalizability of probabilistic models on low-data chemical datasets with DIONYSUS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01574v2
• Date: Tue, 6 Dec 2022 18:37:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 13:18:09.873754
• Title: Calibration and generalizability of probabilistic models on low-data chemical datasets with DIONYSUS
• Title（参考訳）: DIONYSUSを用いた低データ化学データセットにおける確率モデルの校正と一般化可能性
• Authors: Gary Tom, Riley J. Hickman, Aniket Zinzuwadia, Afshan Mohajeri, Benjamin Sanchez-Lengeling, Alan Aspuru-Guzik
• Abstract要約: 我々は、小さな化学データセット上での確率論的機械学習モデルの校正と一般化可能性について広範な研究を行う。 私たちは、さまざまなタスク(バイナリ、回帰)とデータセットにおける予測と不確実性の品質を分析します。 我々は、新しい化学実験において一般的なシナリオである、小さな化学データセットをモデル化するためのモデルと特徴の選択に関する実践的な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models that leverage large datasets are often the state of the art for modelling molecular properties. When the datasets are smaller (< 2000 molecules), it is not clear that deep learning approaches are the right modelling tool. In this work we perform an extensive study of the calibration and generalizability of probabilistic machine learning models on small chemical datasets. Using different molecular representations and models, we analyse the quality of their predictions and uncertainties in a variety of tasks (binary, regression) and datasets. We also introduce two simulated experiments that evaluate their performance: (1) Bayesian optimization guided molecular design, (2) inference on out-of-distribution data via ablated cluster splits. We offer practical insights into model and feature choice for modelling small chemical datasets, a common scenario in new chemical experiments. We have packaged our analysis into the DIONYSUS repository, which is open sourced to aid in reproducibility and extension to new datasets.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータセットを利用するディープラーニングモデルは、しばしば分子特性のモデリングの最先端である。 データセットがより小さい(<2000分子)場合、ディープラーニングアプローチが正しいモデリングツールであることは明らかではない。 本研究では,小型ケミカルデータセットを用いた確率的機械学習モデルのキャリブレーションと一般化可能性に関する詳細な研究を行う。 異なる分子表現とモデルを用いて、様々なタスク(バイナリ、レグレッション)とデータセットにおける予測と不確実性の品質を分析する。 また,(1)ベイズ最適化による分子設計,(2)クラスター分割による分散データの推定,という2つのシミュレーション実験を行った。 我々は、新しい化学実験でよく見られるシナリオである小さな化学データセットのモデリングのために、モデルと特徴の選択に関する実践的な洞察を提供する。 私たちは分析結果をdionysusリポジトリにパッケージしました。dionysusは、新しいデータセットの再現性と拡張を支援するためにオープンソースです。

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