针对316L不锈钢氢脆检测的防数据泄漏机器学习评估协议
扫描电子显微镜（SEM）常用于表征结构钢因氢脆引起的微观结构变化。尽管机器学习能自动化此类表征，但现有模型常采用图像级划分，当同一样本区域包含多张图像时易引发数据泄漏。为此，研究人员针对316L不锈钢原始状态与充氢状态的SEM显微图像分类任务，提出了一种基于14个空间区域留一（LORO）交叉验证的区域保留评估协议，以实现对纹理特征与深度特征更可靠的无泄漏评估。
推荐理由提出了一种解决显微图像分类中数据泄漏问题的空间划分验证方法，属于AI在材料科学领域的具体工程应用。
原标题：Leakage-Safe Machine Learning for Hydrogen Embrittlement Detection in 316L Stainless Steel: A Region-Held-Out Evaluation of Texture and Deep Features in SEM Micrographs
阅读 arXiv 机器学习 原文 ↗