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对组合优化问题（例如旅行推销员问题）的神经网络求解器的端到端培训是棘手的，效率低下，超过了几百个节点。，当最新的机器学习方法经过琐碎的尺寸训练时，与经典求解器紧密相关，但他们无法将学习的政策推广到更大的实用范围。旨在利用转移学习来解决大规模TSP，本文确定了归纳偏见，模型架构和学习算法，这些算法促进对比培训中所见的实例更大的实例。我们的受控实验提供了对这种零弹性概括的首次原则研究，表明除训练数据超出训练数据需要重新思考神经组合优化管道，从网络层和学习范式到评估方案。
学习TSP需要重新思考概括-Drops
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