在半导体材料研发的浩瀚征途中，如何精准预测材料的性能，一直是科研人员面临的挑战，传统方法依赖于实验与理论模型的结合，但这一过程耗时且成本高昂，而今，机器学习技术正逐步成为这一难题的破局者。
问题提出： 在利用机器学习进行半导体材料性能预测时，如何平衡模型的复杂度与计算资源的有限性，以避免过拟合和计算成本过高的问题？
回答： 关键在于选择合适的机器学习模型与优化策略，应基于材料科学知识，选择能够捕捉材料特性间复杂关系的模型，如深度神经网络，采用正则化技术（如L1、L2正则化）和交叉验证来防止过拟合，利用分布式计算和云计算资源，可以有效降低单次预测的计算成本，持续的模型解释与可解释性研究，能增强我们对模型决策的理解，从而更合理地调整模型结构与参数，通过这些策略的巧妙结合，我们能在确保预测精度的同时，有效控制计算资源的使用，为半导体材料的性能预测开辟更广阔的天地。
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