展望
为了进一步推动GDL在化学中的应用和影响 ， 需要对算法复杂性、性能和模型可解释性之间的最佳权衡进行评估 。 这些方面对于调和「两个QSAR」以及连接计算机科学和化学界至关重要 。 作者鼓励GDL从业者尽可能在他们的模型中包含可解释性的方面（例如 ， 通过可解释的AI） ， 并与领域专家进行透明的交流 。 领域专家的反馈对于开发新的「化学感知」架构和实现具体的前瞻性应用也至关重要 。

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