論文の概要: Robust Losses for Learning Value Functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08464v2
- Date: Mon, 17 Apr 2023 21:33:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 19:01:43.318229
- Title: Robust Losses for Learning Value Functions
- Title（参考訳）: 学習値関数に対するロバスト損失
- Authors: Andrew Patterson, Victor Liao, Martha White
- Abstract要約: 強化学習におけるほとんどの値関数学習アルゴリズムは、平均2乗(投影)ベルマン誤差に基づいている。
我々は、サドルポイント最適化問題として正方形ベルマン誤差を修正した最近の知見に基づいて構築する。
オンラインのオフライン予測と制御設定の両方において、これらの損失を最小限に抑えるために、音の勾配に基づくアプローチを導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.515147684526124
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most value function learning algorithms in reinforcement learning are based
on the mean squared (projected) Bellman error. However, squared errors are
known to be sensitive to outliers, both skewing the solution of the objective
and resulting in high-magnitude and high-variance gradients. To control these
high-magnitude updates, typical strategies in RL involve clipping gradients,
clipping rewards, rescaling rewards, or clipping errors. While these strategies
appear to be related to robust losses -- like the Huber loss -- they are built
on semi-gradient update rules which do not minimize a known loss. In this work,
we build on recent insights reformulating squared Bellman errors as a
saddlepoint optimization problem and propose a saddlepoint reformulation for a
Huber Bellman error and Absolute Bellman error. We start from a formalization
of robust losses, then derive sound gradient-based approaches to minimize these
losses in both the online off-policy prediction and control settings. We
characterize the solutions of the robust losses, providing insight into the
problem settings where the robust losses define notably better solutions than
the mean squared Bellman error. Finally, we show that the resulting
gradient-based algorithms are more stable, for both prediction and control,
with less sensitivity to meta-parameters.
- Abstract（参考訳）: 強化学習におけるほとんどの値関数学習アルゴリズムは平均二乗(投影)ベルマン誤差に基づいている。
しかし、二乗誤差は外れ値に敏感であることが知られ、目的の解を歪め、高次勾配と高分散勾配をもたらす。
これらの高次更新を制御するために、RLの典型的な戦略は、クリッピング勾配、クリッピング報酬、リスケーリング報酬、クリッピングエラーを含む。
これらの戦略は、ハブ損失のような堅牢な損失に関連しているように見えるが、それらは、既知の損失を最小限にしない半段階的な更新ルールに基づいている。
本研究では,二乗ベルマン誤差をサドルポイント最適化問題として再構成する最近の知見に基づいて,フーバーベルマン誤差と絶対ベルマン誤差に対するサドルポイント再構成を提案する。
まず、ロバストな損失の形式化から始まり、オンラインのオフポリシー予測とコントロール設定の両方において、これらの損失を最小限に抑えるために、音勾配に基づくアプローチを導出します。
我々は、ロバストな損失の解を特徴付け、ロバストな損失が平均2乗のベルマン誤差よりも明らかに優れた解を定義する問題設定に関する洞察を与える。
最後に, 勾配に基づくアルゴリズムは, 予測と制御の両方においてより安定であり, メタパラメータに対する感度が低いことを示す。
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