随机恰当在线学习的最优错误界
原文标题：Optimal Randomized Proper Online Learning
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论文证明随机恰当在线学习函数类的最优期望错误界为 O(L(H) log T)，其中 L(H) 为 Littlestone 维数。该结果改进了 Daskalakis 与 Golowich（STOC 2022）此前给出的 O(L(H) log^6 T) 上界，并在最坏情况下达到常数因子意义下的最优。属于在线学习理论的重要进展。
- 问题
- 随机恰当在线学习的最优错误界未知。
- 方法
- 证明随机恰当学习算法期望错误界为O(L(H) log T)，改进此前O(L(H) log^6 T)上界。
- 结果
- 达到O(L(H) log T)，在最坏情况下常数因子意义下最优。
- 影响
- 在线学习理论的重要收紧，为随机恰当算法的错误上界给出近乎紧确的刻画。
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