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官方账号arXiv cs.LG@Jiaming Li
推荐理由：这个论文用便宜的解析模型帮机器学习打底，仿真数据少也能把误差从3.375Hz压到0.371Hz，做声学仿真的可以看看。
声学预测
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8月18日
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研究提出解析先验学习框架，在86个仿真标注几何和8998个解析几何上训练。直接SVR的MAE为3.375 Hz，残差SVR降至0.426 Hz。直接MLP的MAE为1.109 Hz，解析先验预训练后全模型微调降至0.371 Hz。在20到70个仿真标注样本的训练预算下，该方法均比直接学习更省数据。该框架可用于仿真数据稀缺时的高保真声学预测。