機器學習預測BH交叉偶聯反應分佈外泛化
BH交叉偶聯是藥物合成中構建芳基氮鍵的關鍵反應,但機器學習模型往往只能預測訓練數據覆蓋的化學空間,難以處理未見過的新底物與條件。研究以高質量數據與主動學習為核心構建框架,提升分佈外泛化能力。
分佈外預測難題
機器學習預測化學反應時,對訓練覆蓋範圍內的表現尚可,一旦遇到全新底物或反應條件,可靠性便大幅下降。電子實驗記錄數據來源異質、噪聲大、條件不統一,公開高通量數據雖質量高卻規模有限,制約模型泛化。


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