【特约综述】面向聚合物信息学的小数据机器学习策略

本文系统综述了面向聚合物信息学的小数据机器学习策略。背景方面，聚合物材料在多个领域有广泛应用，但高质量数据稀缺且异质，传统大数据方法面临过拟合等问题。研究目的旨在发展适合低样本条件下的数据高效机器学习策略。结论指出，通过数据增强、经典算法与物理原理融合、以及迁移学习等多策略，可提升数据利用效率，推动聚合物材料开发。文章还展望了统一表征框架和基础大模型等未来方向。