論文の概要: Don't Change the Algorithm, Change the Data: Exploratory Data for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13425v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 18:39:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 15:13:42.448309
• Title: Don't Change the Algorithm, Change the Data: Exploratory Data for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: アルゴリズムを変えないで、データを変更する:オフライン強化学習のための探索データ
• Authors: Denis Yarats, David Brandfonbrener, Hao Liu, Michael Laskin, Pieter Abbeel, Alessandro Lazaric, Lerrel Pinto
• Abstract要約: オフラインRLに対するデータ中心型アプローチであるオフラインRL(ExORL)の探索データを提案する。 ExORLは最初、教師なしの報酬のない探索でデータを生成し、オフラインのRLでポリシーをトレーニングする前に、そのデータを下流の報酬でラベル付けする。 探索データにより、オフライン固有の変更なしに、バニラオフポリティRLアルゴリズムが、ダウンストリームタスクで最先端のオフラインRLアルゴリズムより優れているか、あるいは一致することが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 147.61075994259807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in deep learning has relied on access to large and diverse datasets. Such data-driven progress has been less evident in offline reinforcement learning (RL), because offline RL data is usually collected to optimize specific target tasks limiting the data's diversity. In this work, we propose Exploratory data for Offline RL (ExORL), a data-centric approach to offline RL. ExORL first generates data with unsupervised reward-free exploration, then relabels this data with a downstream reward before training a policy with offline RL. We find that exploratory data allows vanilla off-policy RL algorithms, without any offline-specific modifications, to outperform or match state-of-the-art offline RL algorithms on downstream tasks. Our findings suggest that data generation is as important as algorithmic advances for offline RL and hence requires careful consideration from the community.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの最近の進歩は、大規模で多様なデータセットへのアクセスに依存している。 オフラインRLデータは通常、データの多様性を制限する特定の目標タスクを最適化するために収集されるため、オフライン強化学習(RL)では、このようなデータ駆動の進歩は明らかになっていない。 本研究ではオフラインRLに対するデータ中心型アプローチであるオフラインRL(ExORL)の探索データを提案する。 ExORLは最初、教師なしの報酬のない探索でデータを生成し、オフラインのRLでポリシーをトレーニングする前に、そのデータを下流の報酬でラベル付けする。 探索データにより、オフライン固有の変更なしに、バニラオフポリティRLアルゴリズムが、ダウンストリームタスクで最先端のオフラインRLアルゴリズムより優れ、あるいは一致することが分かる。 この結果から,データ生成はオフラインRLにおけるアルゴリズムの進歩と同じくらい重要であることが示唆された。

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