arXiv 论文提出 Halve-Then-Greedy 自适应采样算法
原文标题：Halve-Then-Greedy: Adaptive Sampling for Posterior Success with Near-Optimal Instance Dependence
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arXiv 新论文提出 Halve-Then-Greedy（HTG）算法，用于固定预算下的自适应实验，目标是最大化「推荐设计的平均表现超过目标」的后验证据概率。该方法结合初始均衡分配、逐次减半与后验贪心采样，并给出实例相关的有限预算指数界。作者证明在单优臂族上 HTG 的样本复杂度接近理论下界，模拟显示其优于均匀采样与顺序减半。
- 问题
- 固定预算下如何采样，以最大化「推荐设计均值超目标」的后验证据概率。
- 方法
- Halve-Then-Greedy：大初始均衡分配加逐次减半加后验贪心采样，并给出有限预算指数界。
- 结果
- 单优臂族上样本复杂度接近理论下界（差对数因子）；模拟优于均匀采样与顺序减半。
- 影响
- 为 A/B 测试类固定预算实验提供更省样本的自适应分配策略，可直接替换现有采样规则。
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