Enhancing the Performance of Global Optimization of Platinum Cluster Structures by Transfer Learning in a Deep Neural Network

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作者
Qi Yang,Gui-Duo Jiang,Sheng‐Gui He
出处
期刊:Journal of Chemical Theory and Computation [American Chemical Society]
卷期号:19 (6): 1922-1930 被引量:8
标识
DOI:10.1021/acs.jctc.2c00923
摘要

The global optimization of metal cluster structures is an important research field. The traditional deep neural network (T-DNN) global optimization method is a good way to find out the global minimum (GM) of metal cluster structures, but a large number of samples are required. We developed a new global optimization method which is the combination of the DNN and transfer learning (DNN-TL). The DNN-TL method transfers the DNN parameters of the small-sized cluster to the DNN of the large-sized cluster to greatly reduce the number of samples. For the global optimization of Pt9 and Pt13 clusters in this research, the T-DNN method requires about 3–10 times more samples than the DNN-TL method, and the DNN-TL method saves about 70–80% of time. We also found that the average amplitude of parameter changes in the T-DNN training is about 2 times larger than that in the DNN-TL training, which rationalizes the effectiveness of transfer learning. The average fitting errors of the DNN trained by the DNN-TL method can be even smaller than those by the T-DNN method because of the reliability of transfer learning. Finally, we successfully obtained the GM structures of Ptn (n = 8–14) clusters by the DNN-TL method.
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