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这篇论文的工作部分详细介绍了如何通过控制[[参数]]和[[浮点运算]]（FLOPs）来公平比较[[Kolmogorov-Arnold Networks]]（KAN）和[[多层感知器]]（MLP）模型。以下是这部分的主要内容：
# '''模型比较（Model Comparison）'''：
#* 论文首先介绍了KAN和MLP的基本概念，并提出了在相同参数数量或浮点运算次数（FLOPs）条件下对两者进行比较的假设。
# '''参数和FLOPs的控制（Parameter and FLOPs Control）'''：
#* 详细描述了如何计算KAN和MLP的参数数量和FLOPs，并在实验中控制这些变量以确保公平比较。
# '''实验设计（Experimental Design）'''：
#* 论文设计了一系列实验，涵盖[[机器学习]]、[[计算机视觉]]、[[自然语言处理]]、[[音频处理]]和[[符号公式表示]]等多个领域，以评估KAN和MLP的性能。
# '''性能评估（Performance Evaluation）'''：
#* 使用[[准确率]]和[[均方根误差]]（RMSE）作为评价指标，比较了KAN和MLP在不同任务上的表现。
# '''消融研究（Ablation Study）'''：
#* 进行了消融研究，分析了KAN和MLP中特定组件对性能的影响，特别是[[B样条激活函数]]在KAN中的作用。
# '''持续学习（Continual Learning）'''：
#* 探讨了KAN和MLP在持续学习环境下的表现，特别是在标准类增量持续学习设置中的[[遗忘问题]]。