[发明专利]一种基于样本-任务关系图的元学习分子属性预测方法在审
| 申请号： | 202211005317.5 | 申请日： | 2022-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN115394373A | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 张强;庄祥;方尹;陈华钧 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G16C20/30 | 分类号： | G16C20/30;G16C20/70;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于样本‑任务关系图的元学习分子属性预测方法，基于构建的样本‑任务关系图显示地建立样本与任务属性之间的关系，该样本‑任务关系图是目前率先利用样本与任务之间的图结构指导元学习分子属性预测的方法，设计的辅助任务选择器能够顾针对不同的已知目标任务选择辅助任务，以便更好地利用辅助任务增强预测模型对目标任务的预测能力。设计的目标任务选择器能够选择预测模型训练时同一批次内的采样目标任务，作为对比损失函数的负样本挖掘技术。针对采样目标任务的对比损失函数，以便预测模型能够更好地区分不同采样目标任务的同时最大化同一采样目标任务的一致性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 任务 关系 学习 分子 属性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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