論文の概要: Quantity vs. Quality: On Hyperparameter Optimization for Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14604v2
• Date: Thu, 30 Jul 2020 06:16:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 19:26:07.792362
• Title: Quantity vs. Quality: On Hyperparameter Optimization for Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 量対品質:深層強化学習におけるハイパーパラメータ最適化について
• Authors: Lars Hertel, Pierre Baldi, Daniel L. Gillen
• Abstract要約: 強化学習アルゴリズムは、異なるランダムシードによるトレーニング実行間のパフォーマンスの強いばらつきを示すことができる。 我々は、悪いパフォーマーのプルーニングにより、大量のハイパーパラメータ設定を探索するのが良いか、あるいは、繰り返しを用いて収集結果の品質を目標とする方がよいかをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.559006677497745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning algorithms can show strong variation in performance between training runs with different random seeds. In this paper we explore how this affects hyperparameter optimization when the goal is to find hyperparameter settings that perform well across random seeds. In particular, we benchmark whether it is better to explore a large quantity of hyperparameter settings via pruning of bad performers, or if it is better to aim for quality of collected results by using repetitions. For this we consider the Successive Halving, Random Search, and Bayesian Optimization algorithms, the latter two with and without repetitions. We apply these to tuning the PPO2 algorithm on the Cartpole balancing task and the Inverted Pendulum Swing-up task. We demonstrate that pruning may negatively affect the optimization and that repeated sampling does not help in finding hyperparameter settings that perform better across random seeds. From our experiments we conclude that Bayesian optimization with a noise robust acquisition function is the best choice for hyperparameter optimization in reinforcement learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 強化学習アルゴリズムは、異なるランダムシードによるトレーニング実行間のパフォーマンスの強いばらつきを示すことができる。 本稿では,無作為種子間でよく機能するハイパーパラメータ設定を見つけることを目的として,ハイパーパラメータ最適化にどのように影響するかを検討する。 特に,不正なパフォーマーのプルーニングを通じて,大量のハイパーパラメータの設定を探索する方がよいのか,あるいは繰り返しを使用して収集した結果の品質を追求する方がよいのかをベンチマークする。 このため、逐次Halving, Random Search, Bayesian Optimizationアルゴリズムについて検討する。 本稿では,PPO2 アルゴリズムを Cartpole バランスタスクと Inverted Pendulum Swing-up タスクにチューニングする。 プルーニングは最適化に悪影響を及ぼす可能性があり、反復サンプリングはランダムな種子をまたいでより良く機能するハイパーパラメータの設定を見つけるのに役立たないことを示した。 その結果,強化学習タスクにおけるハイパーパラメータ最適化には,ノイズロバスト獲得関数を用いたベイズ最適化が最適であることがわかった。

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