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一种基于多阶段深度学习的多尺度模型缩减算法( A multi-stage deep learning based algorithm for multiscale model reduction )
E Chung WT Leung SM Pun Z Zhang
在这项工作中，我们提出了一种多阶段训练策略，用于应用于具有多尺度特征的问题的深度学习算法的开发。所提策略的每个阶段共享（几乎）相同的网络结构，并预测相同的多尺度问题的降阶模型。前一阶段的输出将与当前阶段的一个中间层相结合。数值结果表明，采用不同的降阶模型作为每一阶段的输入可以改善训练效果，并提出了在系统中加入不同信息的几种方法。这些方法包括数学多尺度模型约简和网络方法；但是我们发现数学方法是一种系统的信息解耦方法，并且给出了最好的结果。最后，我们在一个时间相关的非线性问题和一个稳态模型上验证了我们的训练方法。
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