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Follow-the-Regularized-Leader
Follow-the-Regularized-Leader
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新的自适应学习率增强了Follow-the-Perturbed-Leader算法
研究人员为在线学习中的Follow-the-Perturbed-Leader (FTPL)算法开发了一种新的自适应学习率方法。该方法引入了代理概率函数，能够在无需精确计算概率的情况下实现依赖于概率的自适应。该方法将Best-of-Both-Worlds保证扩展到具有Pareto扰动和专家建议设置的FTPL，并保持了FTPL的计算效率。
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论文分析了FTRL学习者在博弈中的策略剩余
本文研究了在两人零和博弈中，针对FTRL（Follow-the-Regularized-Leader）学习算法可实现的策略剩余。研究表明，策略剩余的提取是FTRL家族的固有特征，其规模与学习者采取的次优行动数量成正比。分析揭示了基于正则化器陡峭度的二分法：非陡峭正则化器通过有限时间消除次优行动，从而实现最大的瞬时剩余；而陡峭正则化器则会延迟剩余的饱和。