Fugu-MT 論文翻訳(概要): Follow-the-Regularized-Leader with Adversarial Constraints

論文の概要: Follow-the-Regularized-Leader with Adversarial Constraints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13366v2
Date: Wed, 26 Mar 2025 21:52:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-28 12:49:49.769279
Title: Follow-the-Regularized-Leader with Adversarial Constraints
Title（参考訳）: 逆数制約付きフォロー・ザ・レギュラー化リーダ
Authors: Ricardo N. Ferreira, Cláudia Soares,
Abstract要約: 制約付きオンライン凸最適化(COCO)は、標準オンライン凸最適化(OCO)フレームワークの一般化と見なすことができる。私たちは、後悔と累積的制約違反の両方に縛られる最適な$O(sqrtT)$を得ることができることを初めて示します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402723
License:
Abstract: Constrained Online Convex Optimization (COCO) can be seen as a generalization of the standard Online Convex Optimization (OCO) framework. At each round, a cost function and constraint function are revealed after a learner chooses an action. The goal is to minimize both the regret and cumulative constraint violation (CCV) against an adaptive adversary. We show for the first time that is possible to obtain the optimal $O(\sqrt{T})$ bound on both regret and CCV, improving the best known bounds of $O \left( \sqrt{T} \right)$ and $\~{O} \left( \sqrt{T} \right)$ for the regret and CCV, respectively.
Abstract（参考訳）: 制約付きオンライン凸最適化(COCO)は、標準オンライン凸最適化(OCO)フレームワークの一般化と見なすことができる。各ラウンドでは、学習者がアクションを選択した後、コスト関数と制約関数が明らかにされる。目的は、適応的敵に対する後悔と累積的制約違反(CCV)を最小化することである。我々は、後悔とCCVの両方に最適な$O(\sqrt{T})$バウンドを得ることができ、よく知られた$O \left( \sqrt{T} \right)$と$\~{O} \left( \sqrt{T} \right)$のバウンドを改善する。

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