重尾噪声下的无参数区间动态遗憾研究

该研究针对具有未知有限条件 $p$ 阶重尾噪声矩（$1<p\le2$）的在线凸优化问题，提出了一种无参数区间动态遗憾学习算法。该算法完全无需预先获知 $G$、$\sigma$、$p$、$I$ 及 $P_I$ 等参数，在任意长度为 $n$ 的区间上均可达到严格的动态遗憾上界，并保留了均值梯度与噪声的特征指数。