연구진은 가법성을 측정 가능한 행동으로 취급하는 미분 가능한 페널티인 사각 손실을 도입했어요. 사각 손실은 좌표가 상호 작용을 하지 않는 경우에만 사라지는 훈련 데이터 쌍의 2차 혼합 차이로, 조각별 선형 네트워크에 유용하며 Shapley-GAM의 좌표별 상호 작용 질량과 예상치에 동등해요. 사각 손실은 가법성을 조절 가능한 다이얼로 만들고, 기능별 굴복 곡선은 정규화된 모델이 유지하는 상호 작용의 크기를 예측하지 못한다는 것을 보여줘요.