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monotonicity
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新的机器学习框架估计亚群体中的处理效应
研究人员开发了一种新的机器学习框架，用于解决亚群体内条件主因果效应的识别和估计问题。这种新颖的方法，被称为“双重交叉拟合双重稳健机器学习器”，利用了顺序正交学习和正则化最小二乘筛来处理主层析中固有的复杂嵌套的干扰结构。该方法通过采用优势比敏感性参数化放宽了单调性假设，并通过模拟和对急性肺损伤试验的实证分析进行了验证，揭示了显著的处理效应异质性。
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新的神经松弛变量方法在神经网络中强制执行约束
研究人员开发了一种称为神经松弛变量的新颖方法，用于在神经网络中强制执行单调性和凸性等函数不等式约束。该方法通过将主网络与联合训练的辅助网络集成，将约束执行转化为回归问题。辅助网络充当主网络约束量的目标，确保可行性和正则性。与传统的惩罚和原对偶方法相比，该技术表现出优越的性能，在单调性和凸性测试用例上实现了零测量违规，并在量化金融中实现了无套利波动率曲面学习。