Count-Adaptive BLiN

新算法在不知道缩放维度的情况下自适应 Lipschitz 缩窄

一篇新研究论文介绍了维度自适应批量 Lipschitz 缩窄 (A-BLiN) 方法，该方法消除了对知道缩放维度 ($d_z$) 的依赖。Count-Adaptive BLiN 算法在 $d_z$ 未知的情况下，实现了 $\widetilde{\mathcal O}_d(T^{(d_z+1)/(d_z+2)})$ 的遗憾值，并且批次数为 $\mathcal O_d(\log\log T)$。这项进展在未指定缩放维度的情况下，保持了最优…