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TREE：树正则化用于高效执行
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为“地区树规则化”的方法，通过预先定义输入空间中特定区域所需的决策逻辑，鼓励深层模型分别被数个分离的决策树所逼近。该方法在多个数据集上提高准确预测，同时比其他神经网络规则化方案更简单，不会破坏预测能力。两个医疗案例证明了本方法可以提高理解。
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关键要点
- 介绍了一种名为“地区树规则化”的方法。
- 该方法在维持准确率的同时提高神经网络的可解释性。
- 通过预先定义输入空间中特定区域的决策逻辑，鼓励深层模型被数个分离的决策树逼近。
- 在多个数据集上，该方法比只训练每个区域的决策树更能提高准确预测。
- 该方法比其他神经网络规则化方案更简单，不会破坏预测能力。
- 两个医疗案例证明了本方法可以提高对神经网络的理解。
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