論文の概要: Task-Agnostic Continual Reinforcement Learning: In Praise of a Simple Baseline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14495v1
• Date: Sat, 28 May 2022 17:59:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 16:52:47.331494
• Title: Task-Agnostic Continual Reinforcement Learning: In Praise of a Simple Baseline
• Title（参考訳）: タスク非依存型継続的強化学習: 単純なベースラインの評価
• Authors: Massimo Caccia, Jonas Mueller, Taesup Kim, Laurent Charlin, Rasool Fakoor
• Abstract要約: タスク非依存型連続強化学習(TACRL)について検討する。 TACRL法と従来の文献で規定されたソフトな上界との比較を行った。 3RLマッチングとMTLおよびタスク対応ソフトアッパーバウンドの克服が驚くべき結果となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.474011433615317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study task-agnostic continual reinforcement learning (TACRL) in which standard RL challenges are compounded with partial observability stemming from task agnosticism, as well as additional difficulties of continual learning (CL), i.e., learning on a non-stationary sequence of tasks. Here we compare TACRL methods with their soft upper bounds prescribed by previous literature: multi-task learning (MTL) methods which do not have to deal with non-stationary data distributions, as well as task-aware methods, which are allowed to operate under full observability. We consider a previously unexplored and straightforward baseline for TACRL, replay-based recurrent RL (3RL), in which we augment an RL algorithm with recurrent mechanisms to address partial observability and experience replay mechanisms to address catastrophic forgetting in CL. Studying empirical performance in a sequence of RL tasks, we find surprising occurrences of 3RL matching and overcoming the MTL and task-aware soft upper bounds. We lay out hypotheses that could explain this inflection point of continual and task-agnostic learning research. Our hypotheses are empirically tested in continuous control tasks via a large-scale study of the popular multi-task and continual learning benchmark Meta-World. By analyzing different training statistics including gradient conflict, we find evidence that 3RL's outperformance stems from its ability to quickly infer how new tasks relate with the previous ones, enabling forward transfer.
• Abstract（参考訳）: 標準のrl課題にタスク非依存主義による部分的可観測性が組み合わさったタスク非依存型連続強化学習(tacrl)と、非定常的なタスク列で学習する継続学習(cl)のさらなる困難について検討する。 本稿では,TACRL法と従来の文献で規定したソフトな上限値を比較する。非定常データ分布を扱う必要のないマルチタスク学習(MTL)法と,完全な可観測性の下で動作可能なタスク認識法である。 TACRL(replay-based recurrent RL, replay-based recurrent RL, 3RL)の既往のベースラインとして,部分観測可能性に対処する再帰機構とCLの破滅的忘れに対処する経験的再生機構をRLアルゴリズムに拡張した。 一連のRLタスクにおける経験的性能について検討し、3RLマッチングとMTLおよびタスク対応ソフトアッパーバウンドを克服する驚くべき結果を得た。 継続的かつタスクに依存しない学習研究のこの転換点を説明する仮説を提示する。 我々の仮説は、多タスクおよび連続学習ベンチマークMeta-Worldの大規模研究を通じて、連続制御タスクにおいて経験的に検証されている。 勾配コンフリクトを含む異なるトレーニング統計を解析することにより、3RLのアウトパフォーマンスが、新しいタスクが前のタスクとどのように関係しているかを素早く推測し、転送を可能にする能力に起因することを示す。

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