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具有贝叶斯模糊集的分布鲁棒优化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
使用分布稳健优化（DRO）问题中的谱风险不确定性集和$f$-散度惩罚，构建了一个包括常见风险敏感学习目标的模型。提出了Prospect算法，只需调整一个学习率超参数，对平滑正则化损失具有线性收敛性。在实证上，展示了Prospect算法在分布偏移和公平性基准上的收敛速度比随机梯度和随机鞍点方法快2-3倍。
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关键要点
- 使用分布稳健优化（DRO）中的谱风险不确定性集和$f$-散度惩罚构建模型。
- 提出Prospect算法，仅需调整一个学习率超参数，具有线性收敛性。
- Prospect算法相比于先前算法，调整超参数更少，避免了有偏梯度估计和不充分正则化的问题。
- 实证结果显示，Prospect算法在分布偏移和公平性基准上的收敛速度比随机梯度和随机鞍点方法快2-3倍。
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