Indicator Switching Costs

新研究以新方法解决在线学习中的动态遗憾问题 · 跟踪3个来源

三篇新研究论文探讨了在线学习中的动态遗憾最小化问题。第一篇论文侧重于针对弯曲损失和Adam等自适应优化器的FTRL（Follow-the-Regularized-Leader）方法，提出了一种简化证明并提供新保证的约简。第二篇论文引入了一个用于具有指示器切换成本的动态遗憾的元学习框架，实现了跟踪分段常数比较器的最小最大最优界。第三篇论文分析了上下文线性优化中遗憾的曲率，推导了一个闭式度量，并展示了其在电池套利任务中将遗憾提高30.8%的应用。