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使用财产征集理解公平约束的影响
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文比较了带约束的正则化和约束推断两种标签约束编码策略，提出了同时使用两种方法的可能性，并提出了约束推断条件以提高模型的复杂度和最优风险。
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关键要点
- 在机器学习中，标签约束通常以先验知识和符号规则的形式表达。
- 本文比较了带约束的正则化和约束推断两种标签约束编码策略。
- 带约束的正则化通过排除与约束不一致的模型来缩小泛化差距，但偏好小违规限制了模型的发展。
- 约束推断通过修正模型的违规行为来降低总体风险，并将违规行为转化为优势。
- 作者探索了同时使用带约束的正则化和约束推断的可能性。
- 提出了约束推断条件以弥补正则化引入的偏差，从而提高模型的复杂度和最优风险。
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