Perturbation Gradient

新的正则化方法将学习和优化相结合，以实现更好的决策

研究人员推出了一种名为决策驱动正则化的新方法，用于上下文优化问题。该方法旨在平衡预测准确性和成本最小化，解决了当学习和优化被分开处理时可能发生的过拟合问题。所提出的双目标公式概括了现有的 SPO+ 等模型，并在合成研究中证明了其性能优于 OLS、Random Forest、XGBoost 和 Perturbation Gradient 等基准。