可复现对偶赌博机算法研究：首次实现次线性遗憾
原文标题：Replicable Dueling Bandits
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该论文研究可复现对偶赌博机问题，要求两次共享内部随机性的执行在每轮以至少 1-ρ 概率选择相同的有序臂对。作者基于 Beat-the-Mean 方法，首次设计出具有次线性遗憾的可复现算法，并在松弛随机传递性和强随机传递性下分别给出遗憾界。实验在合成偏好和语言模型偏好上验证了可复现性与次线性遗憾。
- 问题
- 对偶赌博机两次运行可能比较不同臂对，结果不可复现。
- 方法
- 基于 Beat-the-Mean 设计可复现算法，在松弛与强随机传递性下分别给出遗憾界。
- 结果
- 强随机传递性下达到 Õ(K²H_p/ρ²) 遗憾，线性对偶赌博机为 Õ(d³√T/(c_μρ))。
- 影响
- 首次让对偶赌博机在保证可复现的同时保持次线性遗憾，对需要可审计的 A/B 与偏好学习系统有用。
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