Para peneliti memperkenalkan metode untuk mengarahkan pelatihan jaringan saraf dengan menerapkan batasan yang diturunkan dari ketergantungan parsial, memastikan bahwa respons rata-rata model terhadap fitur tertentu selaras dengan pengetahuan domain fungsional yang diketahui.
- Pendekatan ini mengatasi kesenjangan dalam pembelajaran yang dipandu penjelasan dengan menyesuaikan model untuk menghasilkan penjelasan yang setia pada pengetahuan sebelumnya daripada hanya menginterpretasikan interaksi yang ada.
- Metode ini didemonstrasikan pada masalah regresi, termasuk peramalan sistem dinamis, di mana model yang dibatasi melebihi kinerja model tanpa batasan dan menunjukkan efisiensi data yang lebih tinggi.
- Interpretasi dari model yang dibatasi selaras dengan pengetahuan yang disediakan pengguna, sedangkan interpretasi dari model tanpa batasan tidak.
Metode ini memungkinkan pembuatan model yang lebih dapat diinterpretasikan dan efisien dalam penggunaan data dengan secara langsung memasukkan keahlian domain ke dalam proses pelatihan.