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标签:在线优化×
6月26日
10:39
10:39arXiv cs.LG@Brian W. Lee, Nika Haghtalab, Michael I. Jordan, Ryan J. Tibshirani
该论文证明了梯度均衡(GEQ)与Blackwell可逼近性在算法上是等价的:任何Blackwell可逼近问题可通过调用GEQ黑盒求解,且误差率无渐进损失;反之亦然。结合已知的Blackwell可逼近性与遗憾最小化、校准之间的等价关系,GEQ也被证明与这些框架等价。论文还给出了高效归约,可将乐观性和强自适应性等精细保证从遗憾最小化迁移到GEQ。此外,作者识别出GEQ的充要条件,并建立了无约束与有约束决策集下不同GEQ概念之间的归约。
论文Blackwell approachabilitygradient equilibrium在线优化regret minimization等价性

推荐理由:这篇论文把梯度均衡、Blackwell可逼近性和遗憾最小化这几个在线学习的关键框架串起来了,证明它们本质等价,对理解在线优化底层逻辑很有帮助。
原文
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20:46
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