論文の概要: How Transferable are the Representations Learned by Deep Q Agents?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10021v1
• Date: Mon, 24 Feb 2020 00:23:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 02:52:48.686017
• Title: How Transferable are the Representations Learned by Deep Q Agents?
• Title（参考訳）: ディープqエージェントが学習した表現はどの程度転送可能か?
• Authors: Jacob Tyo and Zachary Lipton
• Abstract要約: 我々は、Deep Reinforcement Learningのサンプル複雑さの源泉について考察する。 我々は、移行学習の利点を、ゼロからポリシーを学ぶことと比較する。 転送による利点は、一般に非常に可変であり、タスクのペア間で非対称である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.740174266824532
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this paper, we consider the source of Deep Reinforcement Learning (DRL)'s sample complexity, asking how much derives from the requirement of learning useful representations of environment states and how much is due to the sample complexity of learning a policy. While for DRL agents, the distinction between representation and policy may not be clear, we seek new insight through a set of transfer learning experiments. In each experiment, we retain some fraction of layers trained on either the same game or a related game, comparing the benefits of transfer learning to learning a policy from scratch. Interestingly, we find that benefits due to transfer are highly variable in general and non-symmetric across pairs of tasks. Our experiments suggest that perhaps transfer from simpler environments can boost performance on more complex downstream tasks and that the requirements of learning a useful representation can range from negligible to the majority of the sample complexity, based on the environment. Furthermore, we find that fine-tuning generally outperforms training with the transferred layers frozen, confirming an insight first noted in the classification setting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)のサンプル複雑性の源泉について考察し,環境状態の有用な表現を学習することの要件と,政策学習のサンプル複雑性がどの程度の原因であるかを問う。 DRLエージェントについては,表現と政策の区別が明確でない場合があるが,一連の移動学習実験を通じて新たな知見を求める。 それぞれの実験では、同じゲームまたは関連するゲームでトレーニングされたいくつかのレイヤを保持し、移行学習の利点とポリシーをスクラッチから学習することを比較します。 興味深いことに、転送による利点は一般的に非常に可変であり、タスクのペア間で非対称である。 我々の実験では、より単純な環境から移行することで、より複雑な下流タスクのパフォーマンスが向上する可能性が示唆され、有用な表現を学ぶことの要件は、環境に基づいたサンプル複雑性の大部分にまで及ぶ可能性がある。 さらに, 微調整は, 移動層を凍結したトレーニングよりも優れており, 分類設定で最初に指摘された知見が確認できた。

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