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在这项工作中，舰店作者以材料形成焓为例，研究迁移学习（transferlearning）和多精度机器学习（multifidelitylearning）对于校正材料形成焓预测的效果。如图三a所示，处理作者比较机器学习校正的形成焓与MP数据库中的形成焓，对于计算材料之间的相对形成焓的误差。
与MP数据库提供的形成焓预测值相比（基于PBE泛函的线性修正），衣39元件本文中的最优模型可降低大约40%误差。【成果简介】为了克服这一问题，旗清仓美国麻省理工学院材料科学与工程系JeffreyGrossman课题组提出使用机器学习方法来校正密度泛函理论（DFT）的计算数据。对于元素周期表右侧的非金属元素而言，舰店右上角的元素往往使DFT低估材料的形成焓，而左下角的元素往往使DFT高估材料的形成焓。
本文主要使用三种模型来实现迁移学习与多精度机器学习：处理随机森林(RF)，ROOST和CGCNN。首先，衣39元件作者需要验证，更精确的形成焓预测是否能够更准确地判断材料的相对稳定性。
随机森林是基于材料描述符的经典机器学习方法，旗清仓ROOST是基于材料的成分的深度学习方法，而CGCNN是基于材料成分与结构的深度学习方法。
在这800个材料中，舰店有将近100个材料已经被实验所合成。也可以理解为要你承担养育幼崽的责任，处理并肩负起猫保姆的工作。
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