Deepmd-kit机器学习势相关问题：模型训练精度很低

1446423631

请各位老师好,刚使用DeepMD所以不太熟悉。我使用的原始数据是M3Pt结构，其中M的位置由Mn,Fe,Ni等6种过渡金属随即替代，而Pt位置保持Pt元素不变，这样形成1000个结构（每个结构的原子数为32）,然后用VASP进行结构优化（没有进行AIMD和静态自洽的计算），得到的OUTCAR使用dp --pt train input.json --finetune DPA-3.1-3M.pt --model-branch OC22训练。训练后的精度很低，我不知道该怎么改。是原始数据集的问题（没有进行AIMD）？还是input.json的问题？

RAL

可以dp test测一下模型在训练集和验证集上的表现，这个loss看上去还可以

1446423631

RAL 发表于 2026-1-27 09:27
可以dp test测一下模型在训练集和验证集上的表现，这个loss看上去还可以

这两个图分别是dp test训练集得到的e.out和e_peratom，前两列是VASP和模型预测的能量，第三列是能量差，我的体系一共32个原子，有些体系预测的能量能和vasp算的能量差1.2eV多，精度有点太差了吧

RAL

1446423631 发表于 2026-1-28 18:44
这两个图分别是dp test训练集得到的e.out和e_peratom，前两列是VASP和模型预测的能量，第三列是能量差， ...

我是看loss中force和virial部分和我平时训练的差不多；既然能量这么差的话可能还是哪里出了问题，可先尝试改变"loss"部分的各项系数，结果仍未改善的话需要考虑数据集本身，结构优化的轨迹经常会有明显的拖尾效应，样本聚集在极小值点附近，质量比动力学轨迹要差不少

1446423631

RAL 发表于 2026-1-29 09:17
我是看loss中force和virial部分和我平时训练的差不多；既然能量这么差的话可能还是哪里出了问题，可先尝 ...

好滴好滴，我再加一些AIMD的数据

1446423631

RAL 发表于 2026-1-29 09:17
我是看loss中force和virial部分和我平时训练的差不多；既然能量这么差的话可能还是哪里出了问题，可先尝 ...

我先用dpgen init_bulk 构建了三个1*1*1，pert_box=0.03,poet_atom=0.01的结构，然后每个结构跑10步，步长POTIM=5。来进行AIMD，这样设置是否合适？

RAL

1446423631 发表于 2026-1-29 09:28
我先用dpgen init_bulk 构建了三个1*1*1，pert_box=0.03,poet_atom=0.01的结构，然后每个结构跑10步，步 ...

合金材料的数据集构建我不太熟悉，补AIMD数据计算量不小，建议你交任务前约有经验的老师同学讨论一下，避免浪费机时

1446423631

RAL 发表于 2026-1-29 11:26
合金材料的数据集构建我不太熟悉，补AIMD数据计算量不小，建议你交任务前约有经验的老师同学讨论一下，避 ...

好的，谢谢老师