材料属性预测的监督预训练

本研究解决了材料属性预测领域中对大规模标注数据集依赖的问题。通过引入监督预训练方法，该方法利用可用的类信息作为替代标签来引导学习，从而实现对无标记数据的有效预训练。实验结果表明，所提出的方法在六项具有挑战性的材料属性预测任务中，均超越了基线，表明该方法在材料属性预测领域具有显著的前沿性和影响力。