NIPSNov, 2018
利用数据增强和深度神经网络快速且易于解释地对小型 X 射线衍射数据集进行分类
Fast and interpretable classification of small X-ray diffraction datasets using data augmentation and deep neural networks
Felipe Oviedo, Zekun Ren, Shijing Sun, Charlie Settens, Zhe Liu...
TL;DR本研究针对开发新薄膜材料中最耗时的 X 射线衍射数据收集和分析提出了机器学习模型，该模型可以从有限数量的薄膜 XRD 模式中预测结晶维度和空间群，并使用模型无关的物理驱动数据扩充策略来克服材料开发中固有的稀缺数据问题，经过测试，该模型具有 93% 和 89% 的维数和空间群分类交叉验证精度。