論文の概要: Explore to Generalize in Zero-Shot RL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03072v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 17:49:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 13:35:08.200171
• Title: Explore to Generalize in Zero-Shot RL
• Title（参考訳）: ゼロショットrlの一般化を探求する
• Authors: Ev Zisselman, Itai Lavie, Daniel Soudry, Aviv Tamar
• Abstract要約: 強化学習におけるゼロショット一般化について研究する。 提案手法は, ProcGen 課題におけるいくつかの課題の最先端技術であり, これまでのところ, 効果的な一般化が得られていないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.49336588216659
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study zero-shot generalization in reinforcement learning - optimizing a policy on a set of training tasks such that it will perform well on a similar but unseen test task. To mitigate overfitting, previous work explored different notions of invariance to the task. However, on problems such as the ProcGen Maze, an adequate solution that is invariant to the task visualization does not exist, and therefore invariance-based approaches fail. Our insight is that learning a policy that $\textit{explores}$ the domain effectively is harder to memorize than a policy that maximizes reward for a specific task, and therefore we expect such learned behavior to generalize well; we indeed demonstrate this empirically on several domains that are difficult for invariance-based approaches. Our $\textit{Explore to Generalize}$ algorithm (ExpGen) builds on this insight: We train an additional ensemble of agents that optimize reward. At test time, either the ensemble agrees on an action, and we generalize well, or we take exploratory actions, which are guaranteed to generalize and drive us to a novel part of the state space, where the ensemble may potentially agree again. We show that our approach is the state-of-the-art on several tasks in the ProcGen challenge that have so far eluded effective generalization. For example, we demonstrate a success rate of $82\%$ on the Maze task and $74\%$ on Heist with $200$ training levels.
• Abstract（参考訳）: 我々は、強化学習におけるゼロショット一般化について研究し、同様のが見えないテストタスクでうまく機能するように、一連のトレーニングタスクに対するポリシーを最適化する。 オーバーフィッティングを軽減するために、以前の研究はタスクへの不変性の異なる概念を探求した。 しかし、progen mazeのような問題では、タスクの可視化に不変な適切な解は存在しないため、不変性に基づくアプローチは失敗する。 我々の見識では、$\textit{explores}$ the domain effectiveというポリシーを学ぶことは、特定のタスクに対する報酬を最大化するポリシーよりも記憶が難しいので、そのような学習された振る舞いがうまく一般化することを期待しています。 私たちの$\textit{Explore to Generalize}$ algorithm (ExpGen)は、この洞察に基づいています。 テスト時には、アンサンブルがアクションについて合意し、うまく一般化するか、あるいは、アンサンブルが再び同意する可能性のある状態空間の新たな部分への一般化と推進を保証される探索的なアクションを取るかのいずれかです。 提案手法は,ProcGen課題におけるいくつかの課題の最先端技術であることを示す。 例えば、mazeタスクで$82\%、トレーニングレベルが$200のheistで$74\%という成功率を示しています。

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