在實際應用中，權衡FoSLS神經網絡框架的優勢與計算複雜度的關鍵在於明確應用場景的需求和資源限制。FoSLS神經網絡框架的主要優勢在於其能夠提供高精度的解，特別是在處理複雜的邊界條件和不規則域時，這是傳統數值方法難以實現的。然而，這些優勢通常伴隨著更高的計算成本，尤其是在網絡結構較大或訓練數據量龐大的情況下。
為了有效地進行權衡，可以考慮以下幾個策略：
模型簡化：在初期階段，可以使用較小的神經網絡結構進行快速原型設計，然後根據需求逐步擴展網絡的深度和寬度。
自適應訓練：利用自適應訓練策略，根據當前的損失函數和解的精度動態調整訓練過程中的超參數，從而在保證精度的同時減少不必要的計算。
並行計算：利用現代計算資源，如GPU加速和分佈式計算，來提高訓練效率，從而減少計算複雜度對整體時間的影響。
數據選擇：在訓練過程中，選擇具有代表性的數據集進行訓練，避免使用冗餘或不必要的數據，從而降低計算負擔。