单调性约束：
单调性约束对于某些问题非常关键，可以确保模型输出与输入的关系保持单调。在我的实践中，我发现通过引入这种约束，能够有效提高模型的性能，特别是在需要保持某些顺序关系的任务上。

平滑性约束：
平滑性约束对于减少模型的震荡和过拟合效果显著。在我的项目中，我常常使用平滑性正则化来促使模型生成更加连续和平滑的输出，从而提高泛化能力。

迁移学习、模型蒸馏：
迁移学习和模型蒸馏是强大的工具，特别是在资源有限或数据稀缺的情况下。我在将树模型的知识蒸馏到Transformer模型的经验中，取得了显著的性能提升。

重要的特征放得离输出近：
将关键特征放得离输出近是提高模型学习关键信息的有效手段。我通常通过适当调整网络结构或引入注意机制来实现这一目标。

不同性质的特征作为不同的输入头：
利用不同性质的特征作为不同的输入头，有助于模型更好地捕捉多样化的信息。在我的项目中，这种方法对于处理多模态数据和提升模型性能起到了关键作用。

特征交叉：
特征交叉是提高模型表示能力的一种方式。我常常在网络中引入交叉连接，以促进不同特征之间的信息交流，从而增强模型的表达能力。

样本权重：
样本权重的使用可以根据数据的重要性进行调整，增强对关键样本的关注。在我的经验中，这对于应对不平衡的数据集和提高模型对关键样本的关注度非常有效。

后处理：
后处理是优化模型输出的一种重要手段。我经常使用各种后处理技术，例如阈值调整、滤波器等，以进一步提升模型的输出质量。

损失函数上的约束：
在损失函数中引入约束可以有效地指导模型学习特定的任务特征。在我的实践中，我经常根据任务的特性选择适当的损失函数，比如边界敏感的损失函数，以优化模型在关键区域的性能。