<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>约束优化 on 办公AI智能小助手</title>
    <link>https://blog.qife122.com/tags/%E7%BA%A6%E6%9D%9F%E4%BC%98%E5%8C%96/</link>
    <description>Recent content in 约束优化 on 办公AI智能小助手</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>zh-cn</language>
    <copyright>qife</copyright>
    <lastBuildDate>Fri, 12 Sep 2025 21:20:42 +0800</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://blog.qife122.com/tags/%E7%BA%A6%E6%9D%9F%E4%BC%98%E5%8C%96/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>深度学习约束优化方法取代惩罚机制</title>
      <link>https://blog.qife122.com/p/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%BA%A6%E6%9D%9F%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%8F%96%E4%BB%A3%E6%83%A9%E7%BD%9A%E6%9C%BA%E5%88%B6/</link>
      <pubDate>Fri, 12 Sep 2025 21:20:42 +0800</pubDate>
      <guid>https://blog.qife122.com/p/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%BA%A6%E6%9D%9F%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%8F%96%E4%BB%A3%E6%83%A9%E7%BD%9A%E6%9C%BA%E5%88%B6/</guid>
      <description>&lt;h1 id=&#34;深度学习中的约束优化取代惩罚机制的新范式&#34;&gt;深度学习中的约束优化：取代惩罚机制的新范式&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;近年来，开发具有可问责保证的可信AI系统的努力，导致广泛采用包含外部要求或约束的机器学习公式。这些要求通常通过惩罚化（penalization）来强制执行——即在任务损失中添加固定权重的项。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
