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Feel-Good Thompson Sampling

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  1. TOOL · CL_344323 ·

    Meta-Frieren 框架增强了两阶段在线学习

    研究人员引入了 Meta-Frieren，一个旨在优化两阶段在线学习过程中累积奖励的新颖框架。在此设置中，元学习器选择一个代理-环境对，然后选定的代理与环境交互以获得奖励。该框架的分析为元级别选择提供了 UCB 式标准，将先前的保证扩展到更一般的场景。Meta-Frieren 已被证明在各种模型类的超参数优化中是有效的，实验支持其理论基础。