RamanBench拉曼光谱机器学习基准发布

Mario Koddenbrock等作者发布 RamanBench，称其为首个面向拉曼光谱机器学习的大规模可复现基准。该基准统一 74 个数据集（其中 16 个首次发布），覆盖四个领域共 325,668 条光谱，包含分类与回归任务，并提供数据访问、评测协议、代码和实时排行榜。 研究在标准化协议下评测 28 个模型，包括 PLS、RamanNet、TabPFN 和 ROCKET。结果显示，TFM 持续优于领域专用模型与梯度提升基线，时间序列模型也具竞争力；但没有任何方法能跨数据集泛化，暴露出根本性缺口。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。