arXiv cs.AI· Adam Bos\'ak, Andrii Kliachkin, Gilles Bareilles, Allen Gehret, Allahkaram Shafiei, Jana Lep\v{s}ov\'a, Jakub Mare\v{c}ek·· 13 小时前AI 评分22
随机惩罚-障碍法 SPBM：面向约束机器学习的新方法
Stochastic Penalty-Barrier Method for Constrained Machine Learning
AI 导读
研究者提出随机惩罚-障碍法（SPBM），通过引入对偶变量的指数平均、稳定化的惩罚调度和 Moreau 包络来处理非光滑性，用于约束机器学习（CML）问题。在公平性和物理信息神经网络实验中，SPBM 与当前最优方法相比具有竞争力。在公平性基准上，当约束数量从 90 增至 9900 时，CML 方法的每轮运行时间基本与约束数量无关，且不超过正则化 Adam 每轮运行时间的 1.3 倍。
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