論文の概要: Measuring Sample Efficiency and Generalization in Reinforcement Learning
Benchmarks: NeurIPS 2020 Procgen Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15332v1
- Date: Mon, 29 Mar 2021 05:00:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-31 04:23:27.190639
- Title: Measuring Sample Efficiency and Generalization in Reinforcement Learning
Benchmarks: NeurIPS 2020 Procgen Benchmark
- Title（参考訳）: 強化学習ベンチマークにおけるサンプル効率と一般化の測定:NeurIPS 2020 Procgen Benchmark
- Authors: Sharada Mohanty, Jyotish Poonganam, Adrien Gaidon, Andrey Kolobov,
Blake Wulfe, Dipam Chakraborty, Gra\v{z}vydas \v{S}emetulskis, Jo\~ao
Schapke, Jonas Kubilius, Jurgis Pa\v{s}ukonis, Linas Klimas, Matthew
Hausknecht, Patrick MacAlpine, Quang Nhat Tran, Thomas Tumiel, Xiaocheng
Tang, Xinwei Chen, Christopher Hesse, Jacob Hilton, William Hebgen Guss,
Sahika Genc, John Schulman, Karl Cobbe
- Abstract要約: NeurIPS 2020 Procgen Competitionは、強化学習におけるサンプル効率と一般化を測定するタスクを明確に定義した集中型ベンチマークとして設計されています。
本稿では,強化学習におけるサンプル効率と一般化の測定に役立つ強化学習のための集中型ベンチマークの設計について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.569342580049163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The NeurIPS 2020 Procgen Competition was designed as a centralized benchmark
with clearly defined tasks for measuring Sample Efficiency and Generalization
in Reinforcement Learning. Generalization remains one of the most fundamental
challenges in deep reinforcement learning, and yet we do not have enough
benchmarks to measure the progress of the community on Generalization in
Reinforcement Learning. We present the design of a centralized benchmark for
Reinforcement Learning which can help measure Sample Efficiency and
Generalization in Reinforcement Learning by doing end to end evaluation of the
training and rollout phases of thousands of user submitted code bases in a
scalable way. We designed the benchmark on top of the already existing Procgen
Benchmark by defining clear tasks and standardizing the end to end evaluation
setups. The design aims to maximize the flexibility available for researchers
who wish to design future iterations of such benchmarks, and yet imposes
necessary practical constraints to allow for a system like this to scale. This
paper presents the competition setup and the details and analysis of the top
solutions identified through this setup in context of 2020 iteration of the
competition at NeurIPS.
- Abstract（参考訳）: NeurIPS 2020 Procgen Competitionは、強化学習におけるサンプル効率と一般化を測定するための明確に定義されたタスクを備えた集中型ベンチマークとして設計された。
一般化は、深い強化学習における最も基本的な課題の1つだが、強化学習における一般化に関するコミュニティの進捗を測る十分なベンチマークはない。
本稿では,何千ものユーザ投稿コードベースのトレーニングとロールアウトフェーズの終末評価を行うことで,強化学習におけるサンプル効率と一般化の計測を支援する,強化学習のための集中型ベンチマークの設計を提案する。
私たちは、明確なタスクを定義し、エンドツーエンドの評価設定を標準化することで、既存のProcgen Benchmarkの上にベンチマークを設計しました。
この設計は、このようなベンチマークの将来のイテレーションを設計したい研究者にとって利用可能な柔軟性を最大化することを目的としている。
本稿では,2020年のneuripsコンペティションにおいて,このコンペティションによって特定された最上位ソリューションのコンペティション設定と詳細と分析について述べる。
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