Sigmoid-FTRL: Design-Based Adaptive Neyman Allocation for AIPW Estimators
本論文は、AIPW 推定量を用いた設計ベースの適応的ネイマン割り当て問題における非凸最適化の課題を、2 つの凸回帰の同時最小化を通じて解決する「Sigmoid-FTRL」という適応的実験設計を提案し、そのネイマン回帰が の収束率で最小最大最適であることを証明するとともに、漸近的に有効な信頼区間の構築を可能にする中心極限定理と分散推定量を確立しています。