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本文提出了一种多目标神经基模型（MONBM）框架，旨在同时优化广义加法神经网络的准确性、可解释性与公平性，揭示了这些可信度维度之间复杂的权衡关系。
本文提出了一种正则感知的随机多梯度下降方法（MoRe），该方法在冲突避免更新与标量化更新之间自适应切换。在非凸场景下，该方法将收敛率从 O~T^{-1/4} 提升至 O~T^{-1/2}，同时保持每轮迭代的冲突避免特性。