論文の概要: Towards Deeper Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01151v1
• Date: Wed, 2 Jun 2021 13:41:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 22:23:35.157520
• Title: Towards Deeper Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習に向けて
• Authors: Johan Bjorck, Carla P. Gomes, Kilian Q. Weinberger
• Abstract要約: コンピュータビジョンや自然言語処理では、最先端の強化学習アルゴリズムは小さな内在性のみを使用することが多い。 データセットのサイズが制限要因ではないことを示し、代わりに、SACのアクターが批判を通じて勾配を取る不安定性が原因であると主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.960199987696306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In computer vision and natural language processing, innovations in model architecture that lead to increases in model capacity have reliably translated into gains in performance. In stark contrast with this trend, state-of-the-art reinforcement learning (RL) algorithms often use only small MLPs, and gains in performance typically originate from algorithmic innovations. It is natural to hypothesize that small datasets in RL necessitate simple models to avoid overfitting; however, this hypothesis is untested. In this paper we investigate how RL agents are affected by exchanging the small MLPs with larger modern networks with skip connections and normalization, focusing specifically on soft actor-critic (SAC) algorithms. We verify, empirically, that na\"ively adopting such architectures leads to instabilities and poor performance, likely contributing to the popularity of simple models in practice. However, we show that dataset size is not the limiting factor, and instead argue that intrinsic instability from the actor in SAC taking gradients through the critic is the culprit. We demonstrate that a simple smoothing method can mitigate this issue, which enables stable training with large modern architectures. After smoothing, larger models yield dramatic performance improvements for state-of-the-art agents -- suggesting that more "easy" gains may be had by focusing on model architectures in addition to algorithmic innovations.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンや自然言語処理では、モデルの能力向上につながるモデルアーキテクチャの革新が、確実にパフォーマンスの向上に変換されている。 この傾向とは対照的に、最先端強化学習(RL)アルゴリズムは小さなMLPしか使用せず、性能の向上はアルゴリズムの革新から生じることが多い。 RLの小さなデータセットは過剰適合を避けるために単純なモデルを必要とするという仮説は自然であるが、この仮説は証明されていない。 本稿では,小型MLPをスキップ接続と正規化を備えた大規模ネットワークと交換することにより,RLエージェントがどのように影響するかについて検討する。 経験的に、このようなアーキテクチャをna\"積極的に採用することは不安定さと性能の低下をもたらし、実際に単純なモデルが普及する原因となる可能性が高いことを検証します。 しかし,データセットのサイズが制限要因ではないことを示し,その代わりに,sacのアクタが批判者を通じて勾配を取る内在的不安定性が原因であると主張する。 簡単な平滑化手法がこの問題を緩和し,大規模アーキテクチャによる安定したトレーニングを可能にすることを実証する。 平滑化の後、より大きなモデルは最先端のエージェントに劇的なパフォーマンス改善をもたらす - アルゴリズム的なイノベーションに加えて、モデルアーキテクチャに重点を置くことで、より"簡単"な成果が得られることを示唆する。

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