loss-balancing

本文提出了一种自监督物理信息神经网络（PINN）框架，该框架通过可学习的混合神经元自适应地平衡基于物理和数据驱动的损失，并结合迁移学习以提高数据稀缺情况下的效率。该框架在仅有87个数据点的液态金属微型散热器CFD数据上进行了验证，误差低于8%。