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官方账号arXiv cs.LG@Yu Liu, Jan Kronqvist, Fabricio Oliveira
推荐理由：这篇论文给做优化的人提了个新思路：用 ICNN 当代理模型，比传统 ReLU 网络算得快，还更稳。
输入凸神经网络
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8月11日
11:02
arXiv 上发布了一篇论文，探讨在数学优化问题中使用输入凸神经网络（ICNN）替代传统前馈神经网络（FNN）作为代理模型。ICNN 的凸结构在混合整数规划（MIP）中能产生更紧的线性规划（LP）松弛，有时甚至无整数间隙。论文提出了一种基于分支定界的算法，直接在输入变量上分支，并在特定条件下于根节点终止。在人道主义食品援助、油井路线和葡萄酒调配的案例研究中，ICNN 代理在求解时间和可扩展性上优于 FNN。