誤差最小化の落とし穴：連続タスク設定におけるローカルリグレットの最小化の誤り

Core Concepts

各タスク内での誤差を最小化することが、後続タスクでのパフォーマンスを低下させる可能性がある。

Abstract

強い理論的保証を持つ静的環境では、実世界の実装では複雑さが過大評価されている。 リアルワールドRLタスクは順次到着し、変更が多い。 ローカルリグレット最小化アルゴリズムは、連続性を無視している可能性がある。 最適な累積リグレットバウンドを実現するためには、初期タスクで過剰な探索が必要。 未予測の変更に対処するためには、通常よりも多く探索する必要がある。

Stats

「初期タスクで過剰な探索が必要」という主張を支持する重要な数字やメトリックはありません。

Quotes

"完全な利用よりも初期タスクで過剰な探索は後続タスクで劣った結果につながる。"

Key Insights Distilled From

The Fallacy of Minimizing Local Regret in the Sequential Task Setting

by Ziping Xu,Ke... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10946.pdf

Deeper Inquiries

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