論文の概要: Efficient Adaptive Regret Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00646v1
• Date: Fri, 1 Jul 2022 19:43:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-09 13:22:52.580541
• Title: Efficient Adaptive Regret Minimization
• Title（参考訳）: 適応レジスト最小化の効率化
• Authors: Zhou Lu, Elad Hazan
• Abstract要約: オンライン凸最適化では、プレイヤーは繰り返しゲーム全体に対して固定されたコンパレータに対する後悔を最小限にすることを目的としている。 既存の適応的後悔アルゴリズムは計算的なペナルティに悩まされる - 典型的には、ゲームの繰り返し回数で対数的に増加する乗法的因子の順序である。 本稿では,この計算ペナルティをゲーム繰り返し回数で2倍に対数的に減らし,最適な適応的再帰限界を最小限に抑える方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.121567896321885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In online convex optimization the player aims to minimize her regret against a fixed comparator over the entire repeated game. Algorithms that minimize standard regret may converge to a fixed decision, which is undesireable in changing or dynamic environments. This motivates the stronger metric of adaptive regret, or the maximum regret over any continuous sub-interval in time. Existing adaptive regret algorithms suffer from a computational penalty - typically on the order of a multiplicative factor that grows logarithmically in the number of game iterations. In this paper we show how to reduce this computational penalty to be doubly logarithmic in the number of game iterations, and with minimal degradation to the optimal attainable adaptive regret bounds.
• Abstract（参考訳）: オンライン凸最適化では、プレイヤーは繰り返しゲーム全体の固定コンパレータに対する後悔を最小限に抑える。 標準的な後悔を最小限に抑えるアルゴリズムは、変化や動的環境では望ましくない固定された決定に収束する。 これにより、適応的後悔のより強い指標や、時間内の任意の連続的なサブインターバルに対する最大後悔が動機づけられる。 既存の適応的後悔アルゴリズムは、ゲーム繰り返し数で対数的に増加する乗法係数の順序によって、計算ペナルティに苦しむ。 本稿では,この計算ペナルティをゲーム反復回数の2倍対数に削減し,最適到達可能な適応的後悔限度まで最小分解する方法について述べる。

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