精选理由
这篇论文提出OrthoReg，解决了混合建模中神经网络容易学走符号部分的问题，实验效果明显，写代码的朋友可以看看。
OrthoReg提出了一种正交正则化方法，直接惩罚符号组件与神经组件的重叠，防止符号结构被神经残差吸收。相比标准L2正则化，该方法在符号组件通过稀疏发现学习时仍能保持互补分解。在部分库不匹配的基准动力系统上，OrthoReg改善了符号恢复准确性和分布外泛化性能。
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OrthoReg提出了一种正交正则化方法，直接惩罚符号组件与神经组件的重叠，防止符号结构被神经残差吸收。相比标准L2正则化，该方法在符号组件通过稀疏发现学习时仍能保持互补分解。在部分库不匹配的基准动力系统上，OrthoReg改善了符号恢复准确性和分布外泛化性能。
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