論文の概要: Lazy OCO: Online Convex Optimization on a Switching Budget

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03803v1
• Date: Sun, 7 Feb 2021 14:47:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-09 15:51:17.022949
• Title: Lazy OCO: Online Convex Optimization on a Switching Budget
• Title（参考訳）: Lazy OCO: 切り替え予算によるオンライン凸最適化
• Authors: Uri Sherman, Tomer Koren
• Abstract要約: 我々は、オンライン凸最適化の変形について研究し、プレイヤーは、T$ラウンドを通して、最大$S$で決定を切り替えることを許されている。 離散的な決定セットの事前の作業や、より最近の連続的な設定では、適応的な逆数でのみ、同様の問題が解決されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.613126943532357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a variant of online convex optimization where the player is permitted to switch decisions at most $S$ times in expectation throughout $T$ rounds. Similar problems have been addressed in prior work for the discrete decision set setting, and more recently in the continuous setting but only with an adaptive adversary. In this work, we aim to fill the gap and present computationally efficient algorithms in the more prevalent oblivious setting, establishing a regret bound of $O(T/S)$ for general convex losses and $\widetilde O(T/S^2)$ for strongly convex losses. In addition, for stochastic i.i.d.~losses, we present a simple algorithm that performs $\log T$ switches with only a multiplicative $\log T$ factor overhead in its regret in both the general and strongly convex settings. Finally, we complement our algorithms with lower bounds that match our upper bounds in some of the cases we consider.
• Abstract（参考訳）: 我々は、プレイヤーが$ T$ラウンドを通じて予想で最大$ S$で決定を切り替えることができるオンライン凸最適化の変形を研究します。 同様の問題は、離散的な決定セットの設定の事前作業や、より最近の連続的な設定では、適応的な敵のみに対処されている。 本研究では,このギャップを埋めて計算効率の高いアルゴリズムを,より広く普及し,一般凸損失に対してo(t/s)$,強凸損失に対してo(t/s^2)$という後悔の限度を確立することを目的とする。 さらに,確率的 i.i.d.~losses に対して,一般的な凸設定と強い凸設定の両方において,乗算的$\log t$ factor のオーバーヘッドのみで $\log t$ スイッチを実行する単純なアルゴリズムを提案する。 最後に、我々はアルゴリズムを、考慮すべきいくつかのケースにおいて上界に一致する下界で補完する。

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