どんな形状に対するモデルの汎化能力はどう評価されましたか？
異なる形状への汎化能力は、「類似性」を基準としたデータ分割方法で評価されました。具体的には訓練セット内で最も類似した80％の形状とテストセット内で最も異なる20％の形状を使用しました。この「類似性」に基づく新しいデータ分割方法では，Vanilla DeepONet の場合，テストエラーが約12 MPaまで増加する一方，Geom-DeepONet の場合，2.5 MPa未満だったことから明確な違いが見られます．また，パラメータ空間内で設計距離ごとの予測エラー散布図でもその相関関係が観察されました．Vanilla DeepOnetでは正味成長率(黒色実直線) 0.86x+1.37程度あります．それ対してGeom-DeepOnetsでは0.86x+1.37程度小さい値です．