Strongly Adaptive Online Learning
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DOI：
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发表时间：
2015-02
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Amit Daniely;Alon Gonen;Shai Shalev-Shwartz
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Amit Daniely;Alon Gonen;Shai Shalev-Shwartz
强自适应算法是在每个时间间隔上性能接近最优的算法。我们提出了一个减少，可以将标准的低遗憾算法强自适应。因此，我们得到了简单的，但有效的，强自适应算法的少数问题。
Strongly adaptive algorithms are algorithms whose performance on every time interval is close to optimal. We present a reduction that can transform standard low-regret algorithms to strongly adaptive. As a consequence, we derive simple, yet efficient, strongly adaptive algorithms for a handful of problems.