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Continuous Exponential Weights

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  1. RESEARCH · CL_91216 ·

    新的OCO框架通过噪声探测改进遗憾

    研究人员开发了一个新的在线凸优化（OCO）框架，即使在有限且有噪声的成对探测预算下，也能改进最坏情况下的遗憾。所提出的方法统一了次线性最佳专家查询和成对反馈，表明次线性的噪声探测预算可以被证明在全反馈OCO机制中增强遗憾。该分析通过方差缩减和连续指数权重（Continuous Exponential Weights）的二阶分析来量化探测的好处，从而得出严格的遗憾保证。