该文综述将领域知识作为约束融入深度神经网络的方法，归纳出特征空间操作、假设空间修改、数据扩增、正则化与受约束学习五类途径，并介绍小波滤波网络、随机增广拉格朗日正则化、可控性约束建模、约束传播训练、物理先验注入等具体工作，证明硬约束可提升预测精度与可解释性。