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新研究探索“Omniprediction”以实现跨多种损失函数的同步准确性

一篇新研究论文介绍了机器学习中的“Omniprediction”概念，专注于实现跨多种损失函数同时准确的预测。该研究表明，即使使用简单模型，在所有有界适当损失函数上实现亚线性遗憾通常也是不可能的。然而，该论文提出了一个最优算法，对于所有可混合的适当损失函数，实现了 $\widetilde{O}(T^{1/3}(\log|\mathcal{F}|)^{2/3})$ 的遗憾，相比于之前无限损失类的界限有了显著改进。