論文の概要: Balancing policy constraint and ensemble size in uncertainty-based offline reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14716v1
• Date: Sun, 26 Mar 2023 13:03:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 18:02:03.006467
• Title: Balancing policy constraint and ensemble size in uncertainty-based offline reinforcement learning
• Title（参考訳）: 不確実性に基づくオフライン強化学習におけるバランスポリシ制約とアンサンブルサイズ
• Authors: Alex Beeson and Giovanni Montana
• Abstract要約: 不確実性を規制するメカニズムとして,政策制約の役割について検討する。 行動クローンをポリシー更新に組み込むことで、より小さなアンサンブルサイズで十分な罰則を実現できることを示す。 このような手法がオンラインの微調整を安定させ、厳格な性能低下を回避しつつ、継続的な政策改善を可能にしていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.462336024223669
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning agents seek optimal policies from fixed data sets. With environmental interaction prohibited, agents face significant challenges in preventing errors in value estimates from compounding and subsequently causing the learning process to collapse. Uncertainty estimation using ensembles compensates for this by penalising high-variance value estimates, allowing agents to learn robust policies based on data-driven actions. However, the requirement for large ensembles to facilitate sufficient penalisation results in significant computational overhead. In this work, we examine the role of policy constraints as a mechanism for regulating uncertainty, and the corresponding balance between level of constraint and ensemble size. By incorporating behavioural cloning into policy updates, we show empirically that sufficient penalisation can be achieved with a much smaller ensemble size, substantially reducing computational demand while retaining state-of-the-art performance on benchmarking tasks. Furthermore, we show how such an approach can facilitate stable online fine tuning, allowing for continued policy improvement while avoiding severe performance drops.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習エージェントは、固定データセットから最適なポリシーを求める。 環境相互作用が禁止されているため、エージェントは価値見積の誤りを複雑化から防ぎ、学習過程を崩壊させるという重大な課題に直面した。 アンサンブルを用いた不確実性推定は、高分散値推定を解析することにより、データ駆動アクションに基づいて堅牢なポリシーを学ぶことができる。 しかし、十分なペナルティ化を容易にするための大規模なアンサンブルの必要性は、かなりの計算オーバーヘッドをもたらす。 本研究では,不確実性を規制するメカニズムとしての政策制約の役割と,制約レベルとアンサンブルサイズの間のバランスについて検討する。 ポリシー更新に行動クローンを組み込むことにより,ベンチマークタスクにおける最先端性能を維持しつつ,計算要求を大幅に低減し,はるかに小さなアンサンブルサイズで十分なペナル化が達成できることを実証的に示す。 さらに、このような手法がオンラインの微調整を安定させ、厳格な性能低下を回避しつつ、継続的な政策改善を可能にする方法を示す。

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