我正在进行一个材料科学领域的机器学习模型项目。目标是构建一个基于实验数据的预测模型。然而，由于实验成本和时间有限，我们预计无法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等生成的模拟数据来训练模型，并用实验数据来评估模型的表现。但我对这种混合方法持怀疑态度。尽管模拟是基于实验参数进行的，但并不能保证目标输出的分布会与实验结果相符。

你怎么看？

回答：

我认为我无法给你一个准确的答案。然而，在高能物理领域，基于模拟数据进行训练并在类似真实环境中部署是常见做法。他们使用蒙特卡洛高统计模拟来训练模型，并使用实验收集的真实数据来评估其预测性能：

一个例子

你可以做的一件事是，在你的网络中加入一个领域适应层，以减少实验与模拟之间的差异：

这是一篇解释领域适应的好文章

所有这些考虑可能取决于你将要开发的架构类型，具体任务（二元分类或其他？），以及你的模拟的可靠性如何。