arXiv · ML· Andrew Jacobsen, Emmanuel Esposito, Hao Qiu, Mengxiao Zhang·· 5 小时前AI 评分25
带时变迁移成本的强自适应在线学习算法
Strongly Adaptive Online Learning with Time-Varying Movement Costs
AI 导读
针对时变迁移成本下的在线凸优化（OCO），提出新算法并在任意子区间 $[a,b]$ 实现数据依赖的强自适应后悔界 $\widetilde{\mathcal{O}}\left( \sqrt{(D^2+DP_{[a,b]})\sum_{t \in [a,b]}(\|g_t\|^2+\lambda_t\|g_t\|)} \right)$。
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