Neuer Ansatz: Stress-Aware Lernen bei KL-Drift mit Trust-Decayed Mirror Descent
In einer aktuellen Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovativer Ansatz für sequentielle Entscheidungsfindung unter Verteilungsdrift vorgestellt. Der Autor kombiniert Entropie-regularisierte Trust‑Decay‑Methoden mit exponentiellem Tilting, das sowohl die Glaubensaktualisierungen als auch die Mirror‑Descent‑Entscheidungen anpasst. Dadurch entsteht ein „stress‑bewusstes“ Lernverfahren, das robust gegenüber unerwarteten Änderungen in der Datenverteilung ist.
