Jul, 2020

凸光滑函数的动态遗憾

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TL;DR本文提出了一种在线凸优化算法，该算法在非稳态环境中表现出优异的动态后悔表现，通过充分利用流畅性条件，能够在动态后悔中代替对 T 的依赖，而采用问题相关的数量：损失函数的梯度变化、比较序列的累积损失和前两个 term 的最小值，从而使问题的复杂度自适应问题的困难程度，即在简单问题上使界限更紧，同时保证了最坏情况下相同的界限。
online convex optimizationnon-stationary environmentsdynamic regretsmoothness conditioncumulative loss
发现论文，激发创造
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    Jan, 2022

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    May, 2016

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    Sep, 2023