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强凸loss函数时,online算法的regret与数据的顺序有没有关系？
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阅读下面的文章，似乎没有关系[Regret = sum loss(自适应的动态参数;x_t) - loss(静态、最优参数;x_t).而最优参数与数据集有关，而与次序无关） 可是我在做实验的时候（分类应用场景),按照类型顺序依次进行训练、与打乱顺序进行训练，不仅regret有很大差别,两种方式得到的参数也有很大区别。 请问这个想法有什么错误？ |
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