这篇AI论文提出了一种有效的解决常见实际多边际最优传输问题的解决方案

研究人员提出了一种新颖的方法，使用多边际最优传输在机器学习模型中实施分布约束。该方法旨在具有计算效率，并允许在反向传播期间有效地计算梯度。

现有的在机器学习模型中实施分布约束的方法可能计算成本很高，并且难以集成到机器学习流水线中。相比之下，所提出的方法使用多边际最优传输来实施分布约束，这种方法既具有计算效率，又允许在反向传播期间有效地计算梯度。这使得它更容易集成到现有的机器学习流水线中，并能够更准确地建模复杂的分布。

所提出的方法使用多边际最优传输来实施分布约束，通过最小化概率分布之间的距离来实现。这种方法既具有计算效率，又能够在反向传播期间有效地计算梯度，非常适合在机器学习模型中使用。研究人员在多个基准数据集上评估了所提出的方法的性能，并发现它在精度和计算效率方面优于现有的方法。

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总之，研究人员提出了一种新颖的方法，使用多边际最优传输在机器学习模型中实施分布约束。该方法旨在具有计算效率，并允许在反向传播期间有效地计算梯度，非常适合在各种应用中使用。所提出的方法在精度和计算效率方面优于现有的方法，展示了它作为改进机器学习模型性能的有价值工具的潜力。