重尾噪声下无参数区间动态遗憾界
原文标题：Parameter-Free Interval-Dynamic Regret under Heavy-Tailed Noise
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论文研究每轮仅一个无偏随机次梯度的在线凸优化，噪声条件p阶矩未知（1<p≤2）。提出学习器在无需G、σ、p、区间I等参数的情况下，对任意固定长度区间达到区间动态遗憾上界，并保持均值梯度与噪声的不同指数。分析还给出保留全时域最优保证的学习器噪声幂次下界。
- 问题
- 在线凸优化中噪声 p 阶矩、梯度界等参数未知时，如何对任意固定长度区间取得动态遗憾保证。
- 方法
- 单学习器无需 G、σ、p、区间 I 等参数，通过期望校准控制与观测尺度变化限制实现区间自适应。
- 结果
- 给出区间动态遗憾上界，区间代价为 1+log(T/n)，并含全时域最优静态率与噪声幂次下界。
- 影响
- 免调参的区间自适应遗憾界，适合非平稳、重尾噪声的在线学习部署。
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