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摘要： Mix-Max Normalization 通常被简称为mormalization（标准化）。这种方法将数据放缩到一个固定的区间，通常是0到1之间。 Constant Normalization 将数据除以一个固定的数，比如最大值： 阅读全文

摘要： 因为基础不好，所以混乱的很久。 正向传播是从输入到输出，依次计算，并且存储神经网络的中间变量 反向传播是沿着从输出层到输入层的顺序，一次计算并存储神经网络的中间变量和参数的梯度 在训练模型时，正向传播和反向传播相互依赖，交替进行 （正向传播计算，并为了便于反向传播而存储中间变量，反向传播则计算梯度以 阅读全文

摘要： PINNs中网络越大时，会不会产生过拟合呢 虽然PINNs可以不用到数据，但是我认为物理约束所带来的信息也是有限的 因此当网络变得很大时，也有可能产生过拟合现象吧 但是在神经元分裂那篇文章中，训练停滞后选择增大网络是有效果的啊，可能他扩充的并不是很大，不然依旧会出现出现过拟合 也就是说那篇论文的方法 阅读全文