Vi tillhandahåller en allmän mekanism för att designa online-inlärningsalgoritmer baserade på en minimax-analys inom ramen för ett drivspel. Olika inlärningsinställningar online (Hedge, multi-armad bandit problem och online konvex optimering) studeras genom att konvertera till olika typer av drivande spel. Den ursprungliga minimax analys för drivande spel används sedan och generaliseras genom att tillämpa en serie avkopplingar, från att välja en konvex surrogat av 0-1 förlust funktion. Med olika val av surrogat återvinner vi inte bara befintliga algoritmer, utan föreslår också nya algoritmer som är helt parameterfria och har andra användbara egenskaper. Dessutom, vår driving-games ram naturligtvis tillåter oss att studera höga sannolikhetsgränser utan att tillgripa några koncentrationsresultat, och även en generaliserad uppfattning om ånger som mäter hur bra algoritmen jämförs med alla utom den översta lilla bråkdelen av kandidater. Slutligen översätter vi vår nya Hedge-algoritm till en ny adaptiv ökande algoritm som är beräkningsmässigt snabbare som visas i experiment, eftersom det ignorerar ett stort antal exempel på varje runda.
I REF föreslogs en allmän metod för att ta fram online-lärandealgoritmer baserade på en analys av drivspel.
A Drifting-Games Analysis for Online Learning and Applications to Boosting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}