DRO怎么解

1. 通过求内层对偶把minimax转换成min
   1.1 gurobi的内点法
   1.2 梯度下降，对梯度用二分法计算
2. Mirror Descent轮换优化，每次只更新一个

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随机梯度

原文：Stochastic Gradient Methods for Distributionally Robust Optimization with f-divergences，NIPS 2016
作者：Hongseok Namkoong, John C. Duchi

用非参不确定集的最坏情况构建新的分布，让更多的权重放在损失大的点上。
每轮迭代的计算成本是，所以可以证明，本文的方法只比SGD和ERM多一点点额外的计算成本。

DRO有三好：

• 给随机问题交代一个最优解的置信度
• 相当于经验目标函数加一个方差版本的正则项
• 很好地折中方差和偏差，比ERM所需快速收敛的条件更普适。

损失函数要

• 凸 convex
• 次可微 subdifferentiable

这个minimax的优化问题的内层max是『经验目标函数加一个类似根号方差加小o(1)』的凸近似^[1]。

不过在大规模数据中，这个minimax的计算量也是很大的。
内层max写成对偶后进行随机梯度下降时，当趋近于0时方差会爆炸。

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1. Duchi, John, Peter Glynn, and Hongseok Namkoong. "Statistics of robust optimization: A generalized empirical likelihood approach." arXiv preprint arXiv:1610.03425 (2016). ↩