BINN机制推断依赖多目标平衡

一项针对一维对流-扩散-反应偏微分方程的实证研究显示，生物信息神经网络（BINNs）能否可靠恢复机制算子，取决于架构表达力、学习率、损失平衡与 batch size 等多目标的平衡，而非单一指标最大化。 研究称，中等表达力架构优于复杂网络，中间学习率兼顾探索效率与优化稳定性，算子恢复需平衡数据拟合与 PDE 残差损失，中等 batch size 在参数空间探索、计算效率与可复现性间折中最佳。研究还给出识别过拟合、优化不稳定与机制恢复不佳等失败模式的诊断方法。 该论文由 Rebecca M. Crossley 等作者提交修订版，发表于 arXiv cs.LG 分类。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。