안녕하세요. 안녕해요입니다.
대회에 참여하면서 여러 모델들을 만들어 보았는데, 분자의 3D 정보를 잘 활용하는 것이 높은 score를 달성하는데 중요하다는 사실을 알게 되었습니다.
SMILES만 사용하는 경우에 비해 성능이 월등히 좋습니다.
관련 코드 정리가 어려워 코드 공유는 추후에 하도록 하겠습니다. 모델 자체가 크기 때문에 코랩으로 실행이 불가능합니다.
DimeNet: https://arxiv.org/abs/2003.03123
MXMNet: https://arxiv.org/abs/2011.07457
현재까지 제가 공부한 모델들의 논문 주소 입니다. 코드도 제공되어 있으니 대회의 데이터에 맞춰 수정하면 적용 가능합니다.
저는 MXMNet을 사용해 0.0361997567의 성능을 달성했습니다.
더 성능을 올리기 위해서는 더 최근에 나온 논문을 찾아보고 구현한다면 좋을 결과가 있을 수 있을 것 같습니다.
감사합니다.