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  1. RESEARCH · CL_274352 ·

    新的 R$^2$NO 框架将模拟神经网络算子适配到现实世界数据

    研究人员开发了一个名为保留与修复神经网络算子 (R$^2$NO) 的新框架，以更好地将基于模拟预训练的神经网络算子适配到现实世界数据。该方法包括微调预训练算子，然后使用冻结版本提供基础预测。一个单独的修复模块随后学习改进，并与原始预测相结合。在 RealPDEBench 数据集上，R$^2$NO 的性能优于标准的微调和迭代改进技术。