Porphyry-type mineral prospectivity mapping with imbalanced data via prior geological transfer learning
Notice bibliographique
Résumé
• Implementation of geological concepts with deep learning for mineral prospectivity. • Exploration of transfer learning techniques via prior geological knowledge. • Weighted loss function to address class and sampling imbalanced data issues. • Pretext geological and feature data extraction task to enhance model prediction. Mineral prospectivity mapping is crucial for identifying areas with economically valuable minerals. Therefore, several methods based on machine learning have been applied to predict the likelihood of mineral occurrences, especially deep learning (DL), which provides a flexible and precise approach to the use of continuous data. It allows the approximation of predictive variables with probability values related to new ore targets. However, in the early stages of mineral exploration, DL-based methods face a challenge related to class and sampling imbalance due to scarce mineral deposits, resulting in a lack of enough samples to train, limiting the model’s predictive ability. This work proposed a detailed and systematic framework to address imbalanced data issues with prior geological transfer learning and a weighted loss function. We exploited the abundant pixel information of input variables to develop a pretext geological classification and a feature data extraction task as an initializer for the trainable variables of the neural network. The proposed workflow was tested in a porphyry-rich Yukon (Canada) region and overperformed other state-of-the-art classification algorithms such as random forest, support vector machines, and logistic regression. Moreover, our results were contrasted against different geological reports, where our mineral prospectivity map was coherent with regional and local potential assessments of porphyry-type mineral occurrences. The quantitative metrics with a validation dataset suggested that the proposed method can effectively predict mineral prospective areas in different imbalanced data scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».