論文の概要: Distributionally-Constrained Adversaries in Online Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10293v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 02:11:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.530181
• Title: Distributionally-Constrained Adversaries in Online Learning
• Title（参考訳）: オンライン学習における分散的制約のある広告主
• Authors: Moïse Blanchard, Samory Kpotufe,
• Abstract要約: より汎用的で柔軟な分布制約のある敵の枠組みを考察し、敵が選択した分布からインスタンスを抽出する。 本稿では,この文脈で学習可能な分布クラスの特性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.903539618132857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been much recent interest in understanding the continuum from adversarial to stochastic settings in online learning, with various frameworks including smoothed settings proposed to bridge this gap. We consider the more general and flexible framework of distributionally constrained adversaries in which instances are drawn from distributions chosen by an adversary within some constrained distribution class [RST11]. Compared to smoothed analysis, we consider general distributional classes which allows for a fine-grained understanding of learning settings between fully stochastic and fully adversarial for which a learner can achieve non-trivial regret. We give a characterization for which distribution classes are learnable in this context against both oblivious and adaptive adversaries, providing insights into the types of interplay between the function class and distributional constraints on adversaries that enable learnability. In particular, our results recover and generalize learnability for known smoothed settings. Further, we show that for several natural function classes including linear classifiers, learning can be achieved without any prior knowledge of the distribution class -- in other words, a learner can simultaneously compete against any constrained adversary within learnable distribution classes.
• Abstract（参考訳）: このギャップを埋めるために、スムーズな設定を含む様々なフレームワークが提案されている。 本稿では、ある制約付き分布クラス[RST11]内の敵が選択した分布からインスタンスを抽出する分散制約付き敵のより汎用的で柔軟なフレームワークについて考察する。 円滑な解析と比較して,学習者が非自明な後悔を達成できるような,完全に確率的かつ完全に逆境的な学習設定を詳細に理解することのできる一般分布クラスを考える。 本稿では,この文脈において,難易度と適応度の両方の敵に対して,分布クラスを学習可能な特性を与えるとともに,学習性を実現する敵に対する関数クラス間の相互作用のタイプと分布制約について考察する。 特に、スムーズな設定の学習性を回復し、一般化する。 さらに、線形分類器を含むいくつかの自然関数クラスにおいて、学習は分布クラスに関する事前の知識なしに達成可能であることを示し、言い換えれば、学習者は学習可能な分布クラス内の制限された敵と同時に競合することができる。

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