在线逆优化：O(d)遗憾的高效确定性算法
原文标题：Efficient Online Inverse Optimization with $O(d)$ Regret
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论文给出在线逆线性优化的确定性算法，遗憾为O(d)且每轮耗时O(d²)，是首个高效且proper的此类界。方法基于变量度量框架，加入自归一化秩一更新，并用迹幂tr(H^{-1/2})替代log det势函数以消除ln T项，同时给出抗腐坏与秩自适应变体及凸最小化应用。
- 问题
- 在线逆线性优化此前O(d)遗憾界依赖低效的非proper规则，每轮耗时T^Θ(d)。
- 方法
- 基于变量度量框架加入自归一化秩一更新，用迹幂tr(H^{-1/2})替代log det势函数消除ln T项。
- 结果
- 遗憾O(d)、每轮O(d²)时间，为首个高效且proper的该阶界。
- 影响
- 让在线逆优化在大规模场景可实际部署，并提供抗腐坏与秩自适应变体。
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