생성 모델링과 공정성 있는 학습 문제에서 볼록성을 회복하기 위한 다른 접근법은 무엇이 있을까?
생성 모델링이나 공정성 있는 학습 문제에서 데이터 변환 제약의 비볼록성을 극복하기 위한 다른 접근법 중 하나는 제약을 강화하거나 약화하는 것입니다.
제약 강화: 데이터 변환 제약을 더 강하게 만들어서 볼록 최적화 문제로 변환할 수 있습니다. 이를 위해 더 엄격한 제약을 도입하거나 추가적인 제약 조건을 고려할 수 있습니다. 이는 원래의 문제를 더 볼록적으로 만들어서 효율적인 최적화 알고리즘을 적용할 수 있게 합니다.
제약 약화: 데이터 변환 제약을 약화하여 더 유연한 문제로 변환할 수 있습니다. 이는 비볼록 최적화 문제로 전환되지만 더 많은 해를 고려할 수 있게 합니다. 이는 더 복잡한 최적화 알고리즘을 필요로 하지만 더 많은 가능성을 탐색할 수 있게 합니다.
이러한 다양한 접근법을 통해 데이터 변환 제약의 비볼록성을 극복하고 생성 모델링 및 공정성 있는 학습 문제를 더 효과적으로 다룰 수 있습니다.