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[AI学术] 基于储备感知的保守带宽对比证书

发布于:2026-10-02 22:00 最后更新:2026-10-06 12:11
#algorithm #AI #Machine Learning

保守带宽(conservative bandits)在提升现有策略的同时必须遵守预设的性能预算。当基准策略(incumbent)存在不确定性时,传统做法会分别对候选奖励和基准奖励设置信赖区间,这会对共享的估计误差进行双重计费。我们提出 Reserve‑C4B,直接围绕基准相对对比(baseline‑relative contrast)构建证书。通过共享的置信集合,可以得到一个精确的可避免惩罚表达式,并在每个固定历史下给出更紧的可接受性检验。储备账本(reserve ledger)将统计证据与允许的性能缺口分离;前缀刷新(prefix‑refresh)扩展在不丢弃已认证信用的前提下,使用当前置信集合重新认证累计决策。针对线性奖励,使用自归一化置信集合实现随时间的同步有效性,并适配自适应生成的候选动作,最终策略在高概率下满足条件均值性能约束。可复现实验分别评估证书耦合、前缀刷新和历史信息的影响,显示在显著降低基准回退的同时,也揭示了冻结证书的局限性。

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原文链接: https://arxiv.org/abs/2609.39106

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