Sep, 2016

稀疏性与曲率的改进乐观镜像下降算法

TL;DR本文研究了在线凸优化的一些新进展,特别是对于在稀疏、可预测序列和曲线损失等易于数据实例中进一步提高后悔界限的方法的统一处理。我们提出了一种自适应、乐观的更新规则,并解释了一种可以动态适应损失函数曲率的更新规则,并最终将这些结果扩展到了复合损失情形。