論文の概要: Towards robust and domain agnostic reinforcement learning competitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03748v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 16:15:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-06-08 18:45:43.042094
• Title: Towards robust and domain agnostic reinforcement learning competitions
• Title（参考訳）: 堅牢かつドメインに依存しない強化学習コンペティションに向けて
• Abstract要約: 強化学習コンペティションは標準研究ベンチマークの基礎を形成している。 それにもかかわらず、ほとんどの課題は、同じ根本的な問題に悩まされている。 本稿では,これらの障壁を克服するアルゴリズムの開発を促進する,競争設計の新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.731614722371376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning competitions have formed the basis for standard research benchmarks, galvanized advances in the state-of-the-art, and shaped the direction of the field. Despite this, a majority of challenges suffer from the same fundamental problems: participant solutions to the posed challenge are usually domain-specific, biased to maximally exploit compute resources, and not guaranteed to be reproducible. In this paper, we present a new framework of competition design that promotes the development of algorithms that overcome these barriers. We propose four central mechanisms for achieving this end: submission retraining, domain randomization, desemantization through domain obfuscation, and the limitation of competition compute and environment-sample budget. To demonstrate the efficacy of this design, we proposed, organized, and ran the MineRL 2020 Competition on Sample-Efficient Reinforcement Learning. In this work, we describe the organizational outcomes of the competition and show that the resulting participant submissions are reproducible, non-specific to the competition environment, and sample/resource efficient, despite the difficult competition task.
• Abstract（参考訳）: 強化学習コンペティションは、標準的な研究ベンチマークの基礎を形成し、最先端の進歩を加速させ、フィールドの方向性を形作った。 提案された課題に対する参加者ソリューションは通常、ドメイン固有であり、最大で計算リソースを最大限活用するために偏りがあり、再現可能であることが保証されていない。 本稿では,これらの障壁を克服するアルゴリズムの開発を促進する競争設計の新しい枠組みを提案する。 この目的を達成するための4つの中心的なメカニズムを提案する: 提出のリトレーニング、ドメインのランダム化、ドメインの難読化による先延ばし、競争計算と環境サンプル予算の制限。 本設計の有効性を示すため,MineRL 2020 Competition on Sample-Efficient Reinforcement Learningを提案した。 本研究は,競争の組織的成果を概説し,その成果が再現可能であり,競争環境に特化せず,かつ,競争の困難な課題にもかかわらず,サンプル/資源効率がよいことを示す。

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