論文の概要: Optimal Stochastic Nonconvex Optimization with Bandit Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16082v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 05:21:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 15:11:47.524855
• Title: Optimal Stochastic Nonconvex Optimization with Bandit Feedback
• Title（参考訳）: 帯域フィードバックを用いた確率的非凸最適化
• Authors: Puning Zhao and Lifeng Lai
• Abstract要約: 一定の平滑さと部分レベル集合仮定の下で非コスト関数に対する連続武装バンディット問題を解析する。 次に、性能を大幅に向上させる適応分割法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.675080529219365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we analyze the continuous armed bandit problems for nonconvex cost functions under certain smoothness and sublevel set assumptions. We first derive an upper bound on the expected cumulative regret of a simple bin splitting method. We then propose an adaptive bin splitting method, which can significantly improve the performance. Furthermore, a minimax lower bound is derived, which shows that our new adaptive method achieves locally minimax optimal expected cumulative regret.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非凸コスト関数に対する連続武装バンディット問題を,一定の平滑性と部分レベル集合仮定の下で解析する。 まず,単純なビン分割法に期待される累積的後悔の上限を導出する。 次に,適応的なビン分割法を提案し,性能を著しく向上させる。 さらに, 最小値下限を導出することにより, 新しい適応法が極小値最適累積残差を局所的に達成することを示す。

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