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新研究简化了在线学习到多校准的归约

研究人员开发了一种从在线学习到在线多校准的新黑盒归约方法，该方法简化了高维多校准的实现。该方法将任何无遗憾学习器与期望变分不等式求解器相结合，为多校准提供了一种更通用的方法，并具有改进的保证。此外，该研究还建立了从高维在线多校准到上下文 $\Phi$-遗憾最小化的精细归约，为 $\Phi$-遗憾提供了一条新的途径，该途径绕过了复杂的机制并产生了更鲁棒的算法。