Многофазная подготовка Реформирует неопределенность в атомистических моделях

arXiv: 261 030.35560v2 Annuales Type: заменить перекрестное резюме: обучение по вопросам многодостоверности, которое сочетает в себе изобилие данных с низкой достоверностью и дефицитные высокоточные этикетки, становится все более распространенным явлением при атомистическом моделировании, однако его влияние на прогнозируемую неопределенность остается во многом неизученным. Мы изучаем этот вопрос с помощью глубоких антенн моделей MACE, подготовленных на ANI-1x, контрастирующих с высокой степенью верности тренингу с низким уровнем доверенности, за которым следует точная регулировка. Мы характеризуем алеаторные, эпистемичные и полные неопределенности на протяжении всей подготовки и в рамках двух смен распределения: невидимые молекулярные системы и более высокие энергетические конфигурации. Мы считаем, что предподготовка уменьшает погрешность прогнозирования и улучшает ранжирование на основе неопределенности во всех испытательных наборах, но не дает хорошо откалиброванных отклонений; калибровка ухудшается в условиях экстраполяции энергии. В результате анализа методов подготовки кадров и динамических параметров большая часть этого процесса калибровки подвергается высокой степени точности в ходе дик.