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Relaxing the i.i.d. assumption: Adaptively minimax optimal regret via root-entropic regularization

Blair Bilodeau · Jeffrey Negrea · Daniel M. Roy刊期 2023-08-01 · 卷 51（4）The Annals of Statistics已编入正刊

放宽独立同分布假设：通过平方根熵正则化实现自适应极小极大遗憾AI 解读

We consider prediction with expert advice when data are generated from distributions varying arbitrarily within an unknown constraint set. This semi-adversarial setting includes (at the extremes) the classical i.i.d. setting, when the unknown constraint set is restricted to be a singleton, and the unconstrained adversarial setting, when the constraint set is the set of all distributions. The Hedge algorithm—long known to be minimax (rate) optimal in the adversarial…

正则化与变量选择
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