論文の概要: Mildly Constrained Evaluation Policy for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03680v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 13:43:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 15:14:55.024156
• Title: Mildly Constrained Evaluation Policy for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習のための軽度制約付き評価政策
• Authors: Linjie Xu, Zhengyao Jiang, Jinyu Wang, Lei Song, Jiang Bian
• Abstract要約: 本研究では,より制約のある目標ポリシによる評価時間推定のためのマイルド制約評価ポリシー(MCEP)を提案する。 MCEPはターゲットポリシーを著しく上回り、最先端のオフラインRL法と競合する結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.456416280116322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) methodologies enforce constraints on the policy to adhere closely to the behavior policy, thereby stabilizing value learning and mitigating the selection of out-of-distribution (OOD) actions during test time. Conventional approaches apply identical constraints for both value learning and test time inference. However, our findings indicate that the constraints suitable for value estimation may in fact be excessively restrictive for action selection during test time. To address this issue, we propose a Mildly Constrained Evaluation Policy (MCEP) for test time inference with a more constrained target policy for value estimation. Since the target policy has been adopted in various prior approaches, MCEP can be seamlessly integrated with them as a plug-in. We instantiate MCEP based on TD3-BC [Fujimoto and Gu, 2021] and AWAC [Nair et al., 2020] algorithms. The empirical results on MuJoCo locomotion tasks show that the MCEP significantly outperforms the target policy and achieves competitive results to state-of-the-art offline RL methods. The codes are open-sourced at https://github.com/egg-west/MCEP.git.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(rl)手法は、行動ポリシーに密着するポリシーに制約を課すことにより、価値学習を安定化し、テスト時間中にアウトオブディストリビューション(ood)アクションの選択を緩和する。 従来のアプローチでは、バリューラーニングとテストタイム推論の両方に同じ制約を適用する。 しかし, 実測値推定に適した制約は, テスト期間中の行動選択に過度に制限される可能性が示唆された。 この問題に対処するため,より制約のある評価対象ポリシを用いたテスト時間推定のためのMCEP(Mildly Constrained Evaluation Policy)を提案する。 MCEPは,様々なアプローチでターゲットポリシーが採用されているため,プラグインとしてシームレスに統合することができる。 TD3-BC (Fujimoto and Gu, 2021) と AWAC (Nair et al., 2020) のアルゴリズムに基づいて MCEP をインスタンス化する。 MuJoCoのロコモーションタスクの実証結果は、MCEPがターゲットポリシーを著しく上回り、最先端のオフラインRL手法と競合する結果が得られることを示している。 コードはhttps://github.com/egg-west/MCEP.gitで公開されている。

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