Рассматривается задача минимизации математического ожидания неизвестной выпуклой функции потерь f(x) на заданном выпуклом компакте X\in R^N, причем оракул последовательно выдает стохастические субградиенты \partial_xf(xk) в указываемых пользователем точках x_k\in X. Цель состоит в адаптивной модификации метода инерционного зеркального спуска (ИЗС), предложенного в [1], близкого к детерминированным субградинтным методам с двойным усреднением [2]. Описывается адаптивный алгоритм ИЗС, доказывается теорема о верхней границе на ошибку по целевой функции, то есть на разницу текущего значения средних потерь и минимума. Проводится сравнение с неадаптивным алгоритмом ИЗС.