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约束机器学习的正则化方法分析(CS ML)

引入了基于正则化的机器学习(ML)注入约束方式,以通过专家知识来改进预测模型。我们解决了在loss(学习者的准确性)和正则化项(约束满足度)之间找到平衡的问题。本文的主要结果是正式证明了这种方法不能保证找到所有最优解。特别是,在非凸的条件下,对于约束问题可能存在与任何乘数都不对应的最优值。

原文题目:An Analysis of Regularized Approaches for Constrained Machine Learning

原文:Regularization-based approaches for injecting constraints in Machine Learning (ML) were introduced to improve a predictive model via expert knowledge. We tackle the issue of finding the right balance between the loss (the accuracy of the learner) and the regularization term (the degree of constraint satisfaction). The key results of this paper is the formal demonstration that this type of approach cannot guarantee to find all optimal solutions. In particular, in the non-convex case there might be optima for the constrained problem that do not correspond to any multiplier value.

原文作者:Michele Lombardi, Federico Baldo, Andrea Borghesi, Michela Milano

原文地址:https://arxiv.org/abs/2005.10674

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