ECMWF 的这篇预印本干了件挺具体的事：把神经网络嵌进 IFS 预报模型里，用 4D-Var 在资料同化循环中在线学模型误差修正。单窗口顺序训练在训练期内误差降了超过 10%，但换到未见数据上就不行了；改成批量处理后，随机顺序跑多个同化窗口、对参数增量做平均，样本外预报技巧才稳定改善。本质上是把在线学习当成小批量随机优化来做，批次越大收敛越快、更新噪声越小。

$BTC