本文介绍了使用神经网络解决逆问题的创新方法，可以在训练数据上找到更优的解决方案。这种方法在科学和工程领域中的应用具有重要意义。

该研究提出了一种新颖的两阶段机器学习的代理建模框架，用于解决科学和工程领域中的反问题。结果证实了该框架的优越性，为促进机器学习的代理模型在实际应用中的相互作用提供了独特的视角。