卷积神经网络在材料预测中的应用潜力：样本规模决定精度

在本次研究中，卷积神经网络已经展现了较好的预测性，但由于样本数量有限，其预测精度与速度受到了限制。然而，如果我们将卷积神经网络运用到更大的数据库中，它就能够对不仅仅是双相不锈钢，甚至其他复合材料进行准确快速的预测。这样的扩展将极大地提高卷积神经网络的应用范围和实用性，使其成为材料科学领域中的重要工具。此外，随着技术的不断进步和数据的不断增长，卷积神经网络的预测能力和速度将会不断提高，为材料研究和应用提供更加精确和高效的支持。