1️⃣单调性约束
2️⃣平滑性约束
3️⃣迁移学习、模型蒸馏（树模型蒸馏给transformer）
4️⃣重要的特征放得离输出近
5️⃣不同性质的特征作为不同的输入头
6️⃣特征交叉
7️⃣样本权重
8️⃣后处理
9️⃣损失函数上也可以加，比如你的任务对边界很敏感，你就可以使用边界敏感的损失函数，来约束网络学习