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Batch Normalization在分子生成中的实践

共计 30 章节
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01
分子生成概述
从SMILES到3D结构 · 深度学习带来的变革
分子生成概述SMILES
02
Batch Normalization基本原理
归一化与分布稳定
BatchNormalizatio…
03
BN的训练与推理模式
moving mean与moving…
BN的训练
04
为什么分子生成需要BN
梯度稳定与收敛加速
BN为什么分子生成需…
05
BN在分子图神经网络中的直接应用
BN在分子图神经网络中的直接应用 · 核心概念 · 实践要点
BN分子图神经网络
06
BN在SMILES序列模型（RNN/Transformer）中的实践
BN在SMILES序列模型（RNN/Tr… · 核心概念 · 实践要点
BNSMILES
07
BN在3D分子等变网络（如SE(3)变换）中的特殊处理
BN在3D分子等变网络（如SE(3)变换… · 核心概念 · 实践要点
BNSE
08
实现一个带BN的基础分子VAE
PyTorch代码实战
BNVAE
09
BN与分子GAN
MolGAN中的BN层调优
BNGAN
10
BN在流模型（Flow）分子生成中的作用
BN在流模型（Flow）分子生成中的作用 · 核心概念 · 实践要点
BNFlow
11
BN在扩散模型（Diffusion）分子去噪过程中的应用
BN在扩散模型（Diffusion）分子… · 核心概念 · 实践要点
BNDiffusion
12
超参数调优
momentum与eps对分子生成的…
超参数调优momentum
13
小批量训练时的BN陷阱与解决方案
小批量训练时的BN陷阱与解决方案 · 核心概念 · 实践要点
BN小批量训练时的
14
替代归一化方案
LayerNorm · InstanceNorm · GroupNorm对比
替代归一化方案LayerNorm
15
分子生成评价指标与BN的关联分析
分子生成评价指标与BN的关联分析 · 核心概念 · 实践要点
BN分子生成评价指标
16
案例
使用BN改进JT-VAE（基于图的分…
案例BN
17
案例
使用BN改进GraphAF（自回归流…
案例BN
18
案例
使用BN改进EDM（等变扩散模型）
案例BN
19
BN在条件分子生成中的应用
控制分子属性
BN条件分子生成
20
BN与分子数据增强
如何配合旋转/扰动
BN分子数据增强
21
多任务分子生成中的BN共享策略
多任务分子生成中的BN共享策略 · 核心概念 · 实践要点
BN多任务分子生成
22
BN层放置位置
激活前还是激活后？实验对比
BN层放置位置
23
BN与Dropout的协作技巧
BN与Dropout的协作技巧 · 核心概念 · 实践要点
BNDropout
24
MNIST实验
亲手验证BN对分子生成模型的影响
MNIST实验
25
迁移学习中使用BN
冻结/微调统计量
BN迁移学习
26
调试与可视化
观察BN的running_mean分…
调试可视化
27
混合精度训练下的BN注意事项
混合精度训练下的BN注意事项 · 核心概念 · 实践要点
BN混合精度训练下的
28
BN在分子性质预测与生成共享编码器中的角色
BN在分子性质预测与生成共享编码器中的角… · 核心概念 · 实践要点
BN分子性质预测
29
展望
BN在自监督分子预训练（如MolCL…
BNMolCL
30
总结
最佳实践与常见踩坑清单
最佳实践常见踩坑清单