Physics-Informed Neural Networks with Learnable Loss Balancing and Transfer Learning

Este artículo propone un marco de red neuronal informado por la física (PINN) que equilibra adaptativamente la supervisión basada en la física y en los datos, especialmente bajo escasez de datos. El método utiliza una neurona de mezcla aprendible para ajustar dinámicamente las contribuciones de cada término según sus incertidumbres e integra el aprendizaje por transferencia para mayor eficiencia.