Delta 学习的目标设计机制研究
原文标题：The Mechanics of Delta Learning: Target Design for Generalizable Scientific Machine Learning
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论文指出在科学机器学习中，残差尺度本身不足以衡量可学习性；复杂局部描述符基线虽产生小残差，但在架构代理空间中更粗糙、更难学习。作者提出尺度归一化图 Dirichlet 粗糙度作为预训练诊断指标，并确立基线互补性作为目标设计的核心原则。
- 问题
- 科学机器学习中，残差尺度小是否就等于目标更易学习。
- 方法
- 用尺度归一化图 Dirichlet 粗糙度衡量残差可学习性，提出基线互补性原则。
- 结果
- 半经验基线同时降低尺度与归一化粗糙度，改善域内与域外预测。
- 影响
- 做科学 ML 目标设计时，选基线不能只看残差大小，还要看残差在架构空间里的粗糙度。
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