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官方账号arXiv cs.LG@Jungbin Jun, Ilsang Ohn
精选
推荐理由：这篇论文用专家聚合让贝叶斯在线学习自适应，无需事先设定学习率或先验，实验还证明能自动跟踪最强专家。
在线共形推断
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7月23日
11:58
论文提出一种通过专家聚合的自适应贝叶斯在线学习方法，将贝叶斯更新规则视为专家，根据序贯预测损失进行聚合。理论证明该聚合与事后最优专家竞争，聚合成本取决于每个专家每轮性能评估方式。在在线共形推断中，该方法得到长期随机覆盖率的平滑贝叶斯版本；在高斯过程回归中，累积预测KL风险达到最优，且自适应于未知Hölder光滑度（对数因子）。实验表明该聚合无需先知专家选择即可跟踪强专家。