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Gradient Equilibrium
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新的CGEQ框架解决了约束条件下的在线学习问题
研究人员提出了一个名为约束梯度均衡（CGEQ）的新框架，以解决学习者必须遵守特定约束的在线学习挑战。他们证明，在简单约束下实现CGEQ可能是不可能的，这导致了在局部约束对手下实现CGEQ的可达性框架的开发。该框架提供了理论表征和一种算法原理，可以将无悔学习器转换为CGEQ算法，并在合成数据和真实数据上的实验验证显示了在实现均衡和遵守约束方面都表现出色。
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Blackwell 可达性与梯度均衡被证明等价
研究人员在 Blackwell 可达性与梯度均衡（GEQ）——一个在线优化框架——之间建立了等价关系。这一发现将 GEQ 与诸如遗憾最小化和校准等已建立的在线学习概念联系起来。该工作表明，一个框架可解决的问题可以用另一个框架高效解决，从而转移乐观和强适应性等保证。