深度学习在半导体材料预测中的‘隐秘角落’，如何克服过拟合？
在半导体材料的研究中，深度学习技术被广泛应用于材料的性能预测、结构分析等领域，在利用深度学习模型进行半导体材料预测时，一个不容忽视的挑战便是“过拟合”。过拟合，简而言之，就是模型在训练数据上表现过于出色，以至于它“记住了”训练数据的噪声和异...
深度学习
深度学习在半导体材料预测中的‘深度’挑战
在半导体材料的研究中，深度学习技术正逐渐成为一种强有力的工具，它能够处理海量的数据并从中提取出复杂的模式和特征，这一技术在应用中也面临着“深度”的挑战。半导体材料的性质和表现往往受到多种因素的共同影响，如材料的组成、结构、制备工艺等，这导致...