論文の概要: Offline Policy Evaluation and Optimization under Confounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16583v2
• Date: Thu, 1 Dec 2022 01:23:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 14:19:08.399677
• Title: Offline Policy Evaluation and Optimization under Confounding
• Title（参考訳）: コンファウンディング時のオフライン政策評価と最適化
• Authors: Kevin Tan, Yangyi Lu, Chinmaya Kausik, Yixin Wang, Ambuj Tewari
• Abstract要約: オフラインの強化学習では、共同設立者はポリシーの価値の識別を防止する。 オフラインのRLにおける従来の手法をコンバウンディングの存在下で使用すると、決定が貧弱になり、ポリシーが悪くなる可能性がある。 我々は,<i>d</i>とグローバル共同設立者の設定において,非政治評価と地域政策最適化の両方にアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.449704878490632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With a few exceptions, work in offline reinforcement learning (RL) has so far assumed that there is no confounding. In a classical regression setting, confounders introduce omitted variable bias and inhibit the identification of causal effects. In offline RL, they prevent the identification of a policy's value, and therefore make it impossible to perform policy improvement. Using conventional methods in offline RL in the presence of confounding can therefore not only lead to poor decisions and poor policies, but can also have disastrous effects in applications such as healthcare and education. We provide approaches for both off-policy evaluation (OPE) and local policy optimization in the settings of i.i.d. and global confounders. Theoretical and empirical results confirm the validity and viability of these methods.
• Abstract（参考訳）: いくつかの例外を除いて、オフライン強化学習(rl)の作業は、コンファウンディングがないと仮定している。 古典的な回帰設定では、共同設立者は省略変数バイアスを導入し、因果効果の識別を阻害する。 オフラインRLでは、ポリシーの価値の識別が防止され、ポリシーの改善が不可能になる。 したがって、コンファウンディングの存在下でオフラインrlで従来の方法を使用することは、意思決定の貧弱さや政策の貧弱さにつながるだけでなく、医療や教育といったアプリケーションにも悲惨な影響を与える可能性がある。 我々は、オフ・ポリティクス・アセスメント(OPE)と地域政策最適化の両方に、i.d.d.とグローバル共同設立者の設定でアプローチを提供する。 理論的および実証的な結果はこれらの方法の有効性と可能性を確認する。

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