교육 과정 기반 학습 전략을 통해 다공성 매체의 유동 및 변형 문제에 대한 물리 정보 신경망 모델의 학습 효율성과 예측 성능을 향상시킬 수 있다.
段階的トレーニング戦略を用いることで、物理情報ニューラルネットワークのトレーニング時間を大幅に短縮できる。また、より複雑な問題に対する予測精度の向上も期待できる。
Curriculum training strategy can significantly improve the training efficiency of physics-informed neural networks for modeling complex poroelastic flow and deformation processes.