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本文介绍了SCOPE-Bench,一个评估分子分布外泛化的基准测试,以及POMA,一个使用强化学习选择源域进行域自适应的框架,在3D分子模型上实现了显著的误差降低。
本文研究了变系数波动方程中傅里叶神经算子与深度算子网络在分布偏移下的泛化行为,发现FNO难以处理高频输入,而DeepONet的性能下降较为平缓。