突破组合极小化优化中的复杂性壁垒
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了一种名为 ADA-NSTORM 的方法，利用自适应学习率来解决组合型最小极大优化问题，并且通过实验证明了其比 NSTORM 更有效。该方法在没有大批次要求的情况下，与最小极大优化的下限相匹配，显著推动了组合型最小极大优化的发展，这是保证分布鲁棒性和策略评估的关键能力。
本文介绍了一种名为ADA-NSTORM的方法，利用自适应学习率解决组合型最小极大优化问题，比NSTORM更有效。该方法推动了组合型最小极大优化的发展，保证了分布鲁棒性和策略评估的关键能力。
