性能暴涨97％！PINN+迁移学习联合思路发Nature，性价比也太高了！

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今天给研究领域背景复杂、数据获取困难的论文er推荐一个创新思路： PINN+迁移学习 。 这是因为：这种结合方法能够利用已有的知识和数据来加速新任务的学习过程，减少对大量标注数据的依赖。而且可以在保留迁移学习优势的基础上，进一步利用物理定律来优化模型的性能和泛化能力。 这就意味着PINN+迁移学习 不仅能够提高模型的训练效率和性能表现，还能降低计算成本并促进创新，帮助我们增加论文的创新性和深度！ 因此这个方向在各大CV任务、医疗诊断等多个应用场景都很受欢迎，且成果斐然，比如Nature子刊上 基于DeepONe的迁移学习新框架... 我从中挑选了一些高质量研究，方便感兴趣的同学学习参考。 扫码 添加小享， 回复“ 物理迁移 ”    免费获取 全部 论 文+开源代码 Physics‑informed neural network with transfer learning (TL‑PINN) based on domain sim ………………………………