本文探讨了在深度神经网络中实施硬约束的方法，以提高预测质量。研究表明，硬约束在性能上优于软约束。提出的两阶段训练方法有效满足各种约束，提升模型性能并确保系统属性合规，适用于多种神经网络架构。