ИИ и сложнейшие проблемы мира · Теоретическая информатика · arXiv · 2026-10-20
Ошибочная спецификация параметров в физически информированных нейронных сетях: аудит в замкнутой форме и его пределы
Оригинальное название: Parameter misspecification in physics-informed neural networks: A closed-form audit and its limits
Физически информированные нейронные сети обучаются минимизировать невязку уравнения, поэтому низкое значение функции потерь не выявляет неверно заданный коэффициент. В исследовании коэффициент оценивается методом наименьших квадратов по одному вычислению обученной сети, а точность этой оценки связана с нормированной невязкой. Для уравнения Бюргерса тест на основе бутстрепа отметил 3 из 300 корректно заданных сетей. Когда неверный параметр также входил в архитектуру сети, ошибки до 2% не обнаруживались при достигнутой точности.