发布 Training Grids 数据集, 应用在 图神经网络、模型训练 领域

本次发布的数据集 Training Grids, 该数据集包含了1000个随机生成的网格，用于训练MG-GNN模型，网格大小在800到1000个节点之间。这些网格被创建为凸多边形，子域则是通过Lloyd聚类方法生成。该数据集用于评估模型的性能，其生成方式能够扩展到更大的测试网格，节点数量从800到60,000个自由度不等。该数据集的规模为1000个网格，节点数量从800到1000个。所承担的任务是利用图神经网络优化双层域分解方法中的参数。

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