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Transformers for Molecular Property Prediction: Domain Adaptation Effectively Improves Performance
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内容提要
本研究探讨了变换器模型在分子属性预测中的局限性，特别是预训练数据集的规模和多样性对模型表现的影响。通过在少量相关分子上进行领域适应性再训练，显著提高了模型在ADME评估指标上的预测性能。
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关键要点
- 本研究探讨了变换器模型在分子属性预测中的局限性。
- 预训练数据集的规模和多样性对模型表现有显著影响。
- 通过在少量相关分子上进行领域适应性再训练，可以显著提高模型在ADME评估指标上的预测性能。
- 领域适应性再训练的效果与更复杂的变换器模型相仿。
- 研究为改进变换器模型提供了新的思路和方法。
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