在线凸优化追踪小专家集存在计算下界

在线凸优化中，追踪在 m 个专家间切换 k 次的比较器，其信息论最优遗憾与多项式时间可达遗憾之间存在本质分离。Angelos Assos、Anand Brahmbhatt 和 Elad Hazan 的论文证明，在超图植入团猜想下，任何多项式时间算法在最坏情况下至少产生 (k√d)^{1-o(1)} 的遗憾。 作为对照，离散化方法可达 Õ(md+k)，已知最优高效算法为 Õ(dk)。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。