标签
本文提出EMA-FS，一种算法级优化方法，利用每个特征分裂增益的指数移动平均，在GBDT训练过程中仅对Top-K特征选择性构建直方图，通过隐式正则化实现高达2.61倍的加速，同时保持或提升精度。
EMAgnet针对大型两人零和游戏中的策略梯度自我博弈引入了参数空间指数移动平均正则化，与均匀正则化目标相比，实现了更低的可利用性。