論文の概要: Light-weight probing of unsupervised representations for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12345v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 21:08:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-29 12:31:21.955301
• Title: Light-weight probing of unsupervised representations for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習のための教師なし表現の軽量探索
• Authors: Wancong Zhang, Anthony GX-Chen, Vlad Sobal, Yann LeCun, Nicolas Carion
• Abstract要約: 分散度が低く,計算コストが最大600倍の教師なし視覚表現の評価プロトコルを提案する。 本研究では,ある状態における報酬の予測と,ある状態における専門家の行動の予測という2つの線形探索タスクを提案する。 厳密な実験により,Atari100kベンチマークの下流制御性能と強く相関していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.642105903491421
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised visual representation learning offers the opportunity to leverage large corpora of unlabeled trajectories to form useful visual representations, which can benefit the training of reinforcement learning (RL) algorithms. However, evaluating the fitness of such representations requires training RL algorithms which is computationally intensive and has high variance outcomes. To alleviate this issue, we design an evaluation protocol for unsupervised RL representations with lower variance and up to 600x lower computational cost. Inspired by the vision community, we propose two linear probing tasks: predicting the reward observed in a given state, and predicting the action of an expert in a given state. These two tasks are generally applicable to many RL domains, and we show through rigorous experimentation that they correlate strongly with the actual downstream control performance on the Atari100k Benchmark. This provides a better method for exploring the space of pretraining algorithms without the need of running RL evaluations for every setting. Leveraging this framework, we further improve existing self-supervised learning (SSL) recipes for RL, highlighting the importance of the forward model, the size of the visual backbone, and the precise formulation of the unsupervised objective.
• Abstract（参考訳）: 教師なしの視覚表現学習は、ラベルなし軌跡の大きなコーパスを利用して有用な視覚表現を形成する機会を与え、強化学習(RL)アルゴリズムの訓練に役立てることができる。 しかし、そのような表現の適合性を評価するには、計算集約的でばらつきの高いRLアルゴリズムを訓練する必要がある。 この問題を軽減するため,教師なしRL表現の評価プロトコルを設計し,分散度を低くし,計算コストを最大600倍まで削減する。 視覚コミュニティに触発されて,与えられた状態における報酬の予測と,与えられた状態における専門家の行動の予測という2つの線形探索タスクを提案する。 これらの2つのタスクは一般に多くのRLドメインに適用でき、厳密な実験を通して、Atari100kベンチマークの下流制御性能と強く相関していることを示す。 これにより、設定毎にRL評価を実行することなく、事前学習アルゴリズムの空間を探索するより良い方法が提供される。 このフレームワークを活用することで、RLの既存の自己教師あり学習(SSL)レシピをさらに改善し、フォワードモデルの重要性、視覚バックボーンのサイズ、教師なし目的の正確な定式化を強調します。

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