arXiv论文:机器学习识别316L不锈钢氢脆微结构,提出防数据泄漏的区域留出评估法
9月23日提交arXiv的研究提出区域留出(LORO)交叉验证协议,解决SEM图像分类氢脆样本时训练/测试集信息泄漏问题,在14个空间区域31张图像上系统比较六种特征-分类器组合,为氢能储运材料的ML质检建立可信评估基准。
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9月23日提交arXiv的研究提出区域留出(LORO)交叉验证协议,解决SEM图像分类氢脆样本时训练/测试集信息泄漏问题,在14个空间区域31张图像上系统比较六种特征-分类器组合,为氢能储运材料的ML质检建立可信评估基准。