Levi D. McClenny∗ Ulisses Braga-Neto写的Self-Adaptive Physics-Informed Neural Networks using a Soft Attention Mechanism中提到的最大化损失函数什么意思

在《Self-Adaptive Physics-Informed Neural Networks using a Soft Attention Mechanism》一文中，Levi D. McClenny 和 Ulisses Braga-Neto 提到了最大化损失函数（maximization loss function）的概念。

最大化损失函数是一种优化目标，它旨在通过调整神经网络的参数来最大化某个指定的损失函数。通常情况下，我们会使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数，但在某些特定情况下，最大化损失函数也可以用于达到我们的优化目标。

在该论文中，作者使用了自适应物理约束神经网络（Self-Adaptive Physics-Informed Neural Networks）来进行建模和预测。为了提高模型的性能，他们引入了软注意机制（Soft Attention Mechanism），并设计了一个最大化损失函数来训练模型。

具体来说，在该论文中，最大化损失函数被用于约束模型的输出结果，以使其尽可能地逼近物理约束条件。通过最大化损失函数，模型可以更好地满足物理规律，并提高预测的准确性和可靠性。

总而言之，最大化损失函数在该论文中是用于优化自适应物理约束神经网络，并通过调整模型参数来最大化指定的损失函数，以提高模型的性能和预测能力。