非平稳学习中的数据复用

论文研究非平稳环境下的在线学习，目标是追踪在有限个循环取值间突变的未知参数，并量化数据复用的基础权衡，指出其与经典偏差-方差困境相似。作者提出任意时刻算法 Exposure-Capped Reuse（ECR），结合在线变化检测、兼容性检验与“污染”控制。论文刻画了 ECR 遗憾随不同取值数量而非变化次数增长的区间，并给出信息论下界，证明其近 minimax 最优性。