基于 Frank-Wolfe 的约束组合优化自监督学习
原文标题：Self-Supervised Combinatorial Optimization with Constraints via Frank-Wolfe
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论文提出一种通用框架，允许神经网络预测任意连续向量，再通过基于 Frank-Wolfe 与近似 Carathéodory 结果的几何分解算法，用可行解的稀疏凸组合逼近。该分解导出几乎处处可微的自监督损失，并在推理时提供自动舍入保证。在二次分配、最大覆盖与旅行商问题上展示了强劲性能。
- 问题
- 组合优化的自监督学习难以在连续梯度训练中处理硬组合约束。
- 方法
- 允许网络输出任意连续向量，用 Frank-Wolfe 与近似 Carathéodory 分解为可行解的稀疏凸组合，导出几乎处处可微损失。
- 结果
- 在二次分配、最大覆盖与旅行商问题上展示强劲性能；未给出具体数字。
- 影响
- 免去投影步骤和问题特定构造，推理时自带舍入保证，降低把神经组合优化落地到新约束问题的工程成本。
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