本文探讨了利用偏微分方程（PDE）改进神经网络泛化性能的方法，包括对抗性自适应采样和基于噪声感知的物理信息机器学习框架。这些方法在解决复杂的PDE和动态高维空间问题时表现出显著优势，提升了模型的鲁棒性和可解释性。
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