arXiv发布非凸优化黑盒转换论文
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arXiv发布非凸优化黑盒转换论文
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AI 综述
2026年11月4日，arXiv发布新论文，由Haichen Hu和David Simchi-Levi撰写，提出一种将随机非凸优化转化为静态遗憾最小化的黑盒缩减方法。 该方法解决了Chen和Hazan在2024年提出的开放问题，通过保持可预测的梯度跟踪器，证明具备O(√T)遗憾的在线凸优化Oracle能恢复经典的O(T⁻¹/⁻²)收敛率。 数值实验展示，该缩减方法利用在线选择的预条件器，且使用与随机梯度下降相同的随机Oracle预算，实现了非凸优化问题的有效解决。
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最新进展11月4日 13:00
优化预条件器：基于静态遗憾最小化 Oracle 的黑盒在线转非凸优化方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv · ML优化预条件器：基于静态遗憾最小化 Oracle 的黑盒在线转非凸优化方法
提出将随机非凸优化转化为静态遗憾最小化的黑盒缩减方法，解决了 Chen 和 Hazan 提出的开放问题。 该缩减保持可预测的梯度跟踪器，并证明了 $O(\sqrt{T})$ 遗憾的 OCO Oracle 能恢复经典的 $O(T^{-1/2})$ 收敛率。 数值实验展示了该缩减如何利用在线选择的预条件器，同时使用与随机梯度下降相同的随机 Oracle 预算。
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