分子データセットの多タスク学習のための幾何学的整列転移エンコーダの拡張

分子データセットの不足を解決するために、異なるタスク間の相互情報を活用する多タスク学習アプローチを提案する。幾何学的整列転移エンコーダ(GATE)アルゴリズムを拡張し、複数のソーステータスを扱えるようにすることで、ターゲットタスクのパフォーマンスを向上させる。