使用LADDER深度学习框架研究了利用宇宙距离阶梯进行重建的前景。该方法通过使用超新星样本中的数据和完全协方差信息进行训练，生成带有误差的预测。可用于一致性检查其他数据集和生成模型独立模拟目录。

重新审视宇宙距离梯度与深度学习方法，并探索其应用
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