オンライン学習

Online Meta-Learning for Model Update Aggregation in Federated Learning for Click-Through Rate Prediction

学会: AdKDD 2022 http://papers.adkdd.org/2022/papers/adkdd22-liu-online.pdf 内容 Federated Learningはクライアントごとの性質の違い(client drift)によって、学習が遅くなったり、良い解に収束しなかったりする クライアントの異質さに適合し、学習プロセスと学習パラメータごとに適合するMetaUAを提案す

Bidding Agent Design in the LinkedIn Ad Marketplace

学会: AdKDD 2022 http://papers.adkdd.org/2022/papers/adkdd22-gao-bidding.pdf 内容 自動入札をオンライン最適化アルゴリズムのFTRLで解くという論文 入札確率の累積分布は狭義単調増加+log-concave、期待支払額は広義単調増加、requestの総数はわかっているという仮定のもと 予算制約 (Sec. 3) 目標resul