arXiv ID:
2604.13316
arXiv 提交日期: 2026-04-14
超越均匀采样:协同主动学习与输入去噪以实现鲁棒的神经算子 / Beyond Uniform Sampling: Synergistic Active Learning and Input Denoising for Robust Neural Operators
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种结合主动学习和输入去噪的新方法,通过有针对性地生成训练数据和过滤对抗性噪声,显著提升了用于物理仿真的神经算子模型的鲁棒性和准确性,并发现最优训练数据取决于模型架构本身。