无参 Oracle 高效 agnostic 平滑在线学习算法
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无参 Oracle 高效 agnostic 平滑在线学习算法
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AI 综述
Sasha Voitovych、Adam Block、Alexander Rakhlin 和 Abhishek Shetty 发表论文，提出首个在 agnostic 设定下无需预先知道基础测度 μ 的 oracle 高效平滑在线学习算法，基于 Gaussian Follow-The-Perturbed-Leader，也无需知道平滑参数 σ 或时间跨度 T。 据作者称，该算法对 VC 维为 d 的二分类问题取得 Õ(d√(T/σ)) 的 regret，每轮只调用一次 ERM oracle，并在 √d 因子内达到最优。
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最新进展10月8日 12:00
无需采样访问与完美标签：Gaussian FTPL 实现 Oracle 高效无参数 agnostic 平滑在线学习报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv：cs.LG无需采样访问与完美标签：Gaussian FTPL 实现 Oracle 高效无参数 agnostic 平滑在线学习
研究者提出首个在 agnostic 设定下无需知晓基础测度 μ 的 oracle 高效算法，基于 Gaussian Follow-The-Perturbed-Leader，无需 μ、平滑参数 σ 或时间跨度 T 的先验知识。该算法对 VC 维为 d 的二分类问题取得 Õ(d√(T/σ)) 的 regret，每轮仅调用一次 ERM oracle，结果在 √d 因子内达到最优。
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