論文の概要: Rethinking Value Function Learning for Generalization in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09960v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 16:17:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 13:37:19.122185
• Title: Rethinking Value Function Learning for Generalization in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習における一般化のための価値関数学習の再考
• Authors: Seungyong Moon, JunYeong Lee, Hyun Oh Song
• Abstract要約: 我々は、観測一般化性能を向上させるために、複数の訓練環境においてRLエージェントを訓練することの課題に焦点をあてる。 マルチ環境設定における価値ネットワークは、従来の単一環境設定よりもトレーニングデータの過度な適合を最適化し難い。 本稿では,政策ネットワークよりもトレーニングデータが多い値ネットワークを少ない頻度で最適化することにより,暗黙的に評価値のペナルティ化を行うDelayed-Critic Policy Gradient (DCPG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.516147824168732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We focus on the problem of training RL agents on multiple training environments to improve observational generalization performance. In prior methods, policy and value networks are separately optimized using a disjoint network architecture to avoid interference and obtain a more accurate value function. We identify that the value network in the multiple-environment setting is more challenging to optimize and prone to overfitting training data than in the conventional single-environment setting. In addition, we find that appropriate regularization of the value network is required for better training and test performance. To this end, we propose Delayed-Critic Policy Gradient (DCPG), which implicitly penalizes the value estimates by optimizing the value network less frequently with more training data than the policy network, which can be implemented using a shared network architecture. Furthermore, we introduce a simple self-supervised task that learns the forward and inverse dynamics of environments using a single discriminator, which can be jointly optimized with the value network. Our proposed algorithms significantly improve observational generalization performance and sample efficiency in the Procgen Benchmark.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,複数の訓練環境におけるrlエージェントの訓練問題に着目し,観察的一般化性能の向上を図る。 従来の手法では、分離されたネットワークアーキテクチャを用いてポリシーと価値のネットワークを個別に最適化し、干渉を回避し、より正確な値関数を得る。 複数の環境設定における価値ネットワークは、従来の単一環境設定よりもトレーニングデータの過度な適合を最適化し難い。 さらに,より優れたトレーニングとテスト性能を実現するためには,バリューネットワークの適切な正規化が必要である。 そこで本稿では,共有ネットワークアーキテクチャを用いて実装可能なポリシネットワークよりもトレーニングデータの多い値ネットワークを最適化することにより,価値推定を暗黙的にペナルティ化する,遅延臨界ポリシー勾配(DCPG)を提案する。 さらに,価値ネットワークと協調して最適化できる単一判別器を用いて,環境の前方および逆のダイナミクスを学習する簡易な自己教師ありタスクを提案する。 提案アルゴリズムはProcgen Benchmarkにおける観測一般化性能と試料効率を大幅に改善する。

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