Weibel et al.

新研究确立了在线学习遗憾率的下界

Weibel 等人发表在 arXiv 上的一篇新论文，讨论了凸集在线学习中的遗憾率问题。该研究证明了一个猜想，即固定系数方法无法超越 $T^{3/4}$ 的遗憾率，并将此下界扩展到预言机模型中的确定性学习器。论文构建了特定的实例来证明这些下界，其中一个构造实现的遗憾至少为 $2^{-1/4}LDb^{-1/4}T^{3/4}$，而另一个在不同条件下实现的遗憾至少为 $3LDT^{3/4}/4$。