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分布时变在线随机优化在条件风险价值统计学习中的应用

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内容提要

本文研究了随时间变化的分布的随机优化问题序列，应用在线随机梯度下降并建立了其动态遗憾界，采用Wasserstein距离。同时，建立了在线随机近端梯度下降的遗憾界，并将其应用于CVaR学习问题。通过改进现有证明，得到了在线随机梯度下降的遗憾界。

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标签

CVaR学习问题 Wasserstein距离 在线随机梯度下降 统计 近端梯度下降 随机优化问题
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