論文の概要: Reward Reports for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10817v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 16:53:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 14:45:43.675998
• Title: Reward Reports for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習に対する報酬報告
• Authors: Thomas Gilbert, Sarah Dean, Nathan Lambert, Tom Zick and Aaron Snoswell
• Abstract要約: デプロイされた学習システムのドキュメンテーションのためのフレームワークをスケッチし、それをReward Reportsと呼ぶ。 DeepMindのMuZero、MovieLens、Project Flowトラフィック制御ポリシの仮説的なデプロイの3つの例を挙げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7568608766189597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The desire to build good systems in the face of complex societal effects requires a dynamic approach towards equity and access. Recent approaches to machine learning (ML) documentation have demonstrated the promise of discursive frameworks for deliberation about these complexities. However, these developments have been grounded in a static ML paradigm, leaving the role of feedback and post-deployment performance unexamined. Meanwhile, recent work in reinforcement learning design has shown that the effects of optimization objectives on the resultant system behavior can be wide-ranging and unpredictable. In this paper we sketch a framework for documenting deployed learning systems, which we call Reward Reports. Taking inspiration from various contributions to the technical literature on reinforcement learning, we outline Reward Reports as living documents that track updates to design choices and assumptions behind what a particular automated system is optimizing for. They are intended to track dynamic phenomena arising from system deployment, rather than merely static properties of models or data. After presenting the elements of a Reward Report, we provide three examples: DeepMind's MuZero, MovieLens, and a hypothetical deployment of a Project Flow traffic control policy.
• Abstract（参考訳）: 複雑な社会的影響に直面して優れたシステムを構築するためには、株式とアクセスに対する動的なアプローチが必要である。 機械学習(ML)ドキュメンテーションへの最近のアプローチは、これらの複雑さについて検討するための分散フレームワークの可能性を実証している。 しかしながら、これらの開発は静的MLパラダイムに基づいており、フィードバックやデプロイ後のパフォーマンスの役割は未検討のままである。 一方, 強化学習設計における最近の研究により, 最適化目標がシステム動作に与える影響は広範囲に及び予測不可能であることが示されている。 本稿では,Reward Reportsと呼ぶ,デプロイされた学習システムの文書化のためのフレームワークをスケッチする。 強化学習に関する技術文献への様々な貢献から着想を得て、リワードレポートを、特定の自動化システムが最適化しているものの背後にある設計選択や仮定の更新を追跡する、生きたドキュメントとして概説する。 それらは単にモデルやデータの静的な特性ではなく、システムデプロイメントから生じる動的現象を追跡することを目的としている。 Reward Reportの要素を提示した後、DeepMindのMuZero、MovieLens、Project Flowトラフィック制御ポリシーの仮説的な展開の3つの例を挙げる。

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