Python 有没有可能用模拟数据训练的预测模型来预测实验数据？

我在做一个在材料科学领域建立机器学习模型的项目。目标是用实验数据建立一个预测模型。然而，由于实验成本和时间有限，我们并不期望从实验中获得足够的数据。因此，我们考虑使用有限元或离散元模拟的模拟数据来训练模型，并根据实验数据对模型进行评估。但我怀疑这种混合。即使模拟是基于实验参数建模的，也不能保证目标输出的分布与实验的分布一致

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你觉得怎么样？

我想我不能给你一个准确的答案。然而，在高能物理环境中，模拟数据培训和在类似世界的环境中部署是通常的做法。他们使用蒙特卡罗高统计模拟来训练模型，并使用实验收集的真实数据评估其预测性能：

要限制实验模拟的分歧，您可以做的一件事是在网络中实现域适配层：

所有这些考虑因素可能取决于您将要开发的体系结构类型、针对哪个特定任务（二进制分类或其他？）以及您的模拟的可靠性