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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16583v4
• Date: Tue, 7 Nov 2023 04:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 20:11:56.082300
• 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: Chinmaya Kausik, Yangyi Lu, Kevin Tan, Maggie Makar, Yixin Wang, Ambuj Tewari
• Abstract要約: 構築されたMDPのオフライン政策評価の状況について概説する。 一貫性のある値推定が達成不可能な設定を特徴付ける。 オフライン政策改善のための新しいアルゴリズムを提案し、局所収束保証を証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.778917456294046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating and optimizing policies in the presence of unobserved confounders is a problem of growing interest in offline reinforcement learning. Using conventional methods for offline RL in the presence of confounding can not only lead to poor decisions and poor policies, but also have disastrous effects in critical applications such as healthcare and education. We map out the landscape of offline policy evaluation for confounded MDPs, distinguishing assumptions on confounding based on whether they are memoryless and on their effect on the data-collection policies. We characterize settings where consistent value estimates are provably not achievable, and provide algorithms with guarantees to instead estimate lower bounds on the value. When consistent estimates are achievable, we provide algorithms for value estimation with sample complexity guarantees. We also present new algorithms for offline policy improvement and prove local convergence guarantees. Finally, we experimentally evaluate our algorithms on both a gridworld environment and a simulated healthcare setting of managing sepsis patients. In gridworld, our model-based method provides tighter lower bounds than existing methods, while in the sepsis simulator, our methods significantly outperform confounder-oblivious benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 監視されていない共同創設者の存在下でのポリシーの評価と最適化は、オフライン強化学習への関心が高まっている。 従来のオフラインRLの手法をコンバウンディングの存在下で使用すると、不適切な判断や政策が悪化するだけでなく、医療や教育といった重要な応用にも壊滅的な影響を及ぼす可能性がある。 コンファレンスMDPのオフラインポリシ評価の状況について,メモリレスかどうか,データ収集ポリシーへの影響に基づいて,コンファウンディングの仮定を区別し,考察を行った。 我々は、一貫性のある値推定が実現可能でない設定を特徴付け、その代わりに、値の境界を低く見積もる保証をアルゴリズムに提供する。 一貫性のある推定が達成可能な場合、サンプルの複雑性を保証する値推定アルゴリズムを提供する。 また,オフラインポリシー改善のための新しいアルゴリズムを提案し,局所収束保証を証明する。 最後に,グリッドワールド環境と敗血症患者の管理をシミュレートした医療環境の両方において,アルゴリズムを実験的に評価した。 グリッドワールドでは,モデルに基づく手法は既存の手法よりも厳密な境界を提供し,セプシスシミュレータでは,提案手法が共同設立・公開ベンチマークを著しく上回っている。

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