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Constrained Online Convex Optimization
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为 COCO 算法建立新的理论下界
研究人员为受限在线凸优化中的 OGD+Projection 算法建立了一个新的理论下界。这项工作表明，OGD+Projection 算法的累积约束违反 (CCV) 为 $\Omega (T^{\frac{d-1}{2d}})$，这是第一个此类下界结果。这一发现意义重大，因为它为算法在涉及凸损失和约束函数的场景中的性能提供了理论限制。
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新算法改进了约束在线凸优化的保证
研究人员开发了一种新的基于投影的算法，用于约束在线凸优化（COCO），该算法显著提高了性能。该算法实现了强凸损失的对数遗憾和累积约束违反（CCV），CCV方面实现了指数级改进。对于一般凸损失，它保持了最优遗憾，同时降低了CCV。