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梯度下降、镜像下降与 FTRL 的精确形式遗憾界
论文从几何角度刻画在线梯度下降、镜像下降与跟随正则化领导者(FTRL)在何种偏差下实现无遗憾。作者提出“精确性”作为统一原则:相关位移场由标量势生成,或等价地对应的一形式在算法所用几何中精确。精确性在温和正则条件下带来次线性遗憾,非零环流则导致线性遗憾。研究还引入保守相关均衡并刻画其与相关均衡的关…
arXiv cs.LG53 天前
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论文从几何角度刻画在线梯度下降、镜像下降与跟随正则化领导者(FTRL)在何种偏差下实现无遗憾。作者提出“精确性”作为统一原则:相关位移场由标量势生成,或等价地对应的一形式在算法所用几何中精确。精确性在温和正则条件下带来次线性遗憾,非零环流则导致线性遗憾。研究还引入保守相关均衡并刻画其与相关均衡的关…
论文从占用空间(occupancy space)视角重新审视逆强化学习中的奖励更新,指出沿 e-测地线趋向最优占用的几何直接影响奖励参数空间的 IRL 对偶梯度。据此提出用占用轨迹上的平均 Fisher 信息预条件对偶梯度,得到近似自然梯度的更新,并从镜像下降角度分析其收敛性。
论文针对熵Gromov-Wasserstein问题提出平均镜像下降(AMD)算法,证明其对任意代价函数收敛,并证明固定步长的对偶梯度法同样对任意代价收敛。两种方法均考虑了实践中不可避免的非精确迭代。实验显示AMD与对偶梯度法在经典镜像下降失效的算例上仍能收敛。