論文の概要: Dropout Strategy in Reinforcement Learning: Limiting the Surrogate
Objective Variance in Policy Optimization Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20380v3
- Date: Fri, 3 Nov 2023 04:12:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-06 16:41:17.432911
- Title: Dropout Strategy in Reinforcement Learning: Limiting the Surrogate
Objective Variance in Policy Optimization Methods
- Title（参考訳）: 強化学習におけるドロップアウト戦略:政策最適化手法におけるサロゲート目的変数の制限
- Authors: Zhengpeng Xie, Changdong Yu, Weizheng Qiao
- Abstract要約: 政策に基づく強化学習アルゴリズムは様々な分野で広く利用されている。
これらのアルゴリズムは、ポリシー反復に重要サンプリングを導入する。
これにより、サロゲートの目的の分散度が高くなり、アルゴリズムの安定性と収束度に間接的に影響を及ぼす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Policy-based reinforcement learning algorithms are widely used in various
fields. Among them, mainstream policy optimization algorithms such as TRPO and
PPO introduce importance sampling into policy iteration, which allows the reuse
of historical data. However, this can also lead to a high variance of the
surrogate objective and indirectly affects the stability and convergence of the
algorithm. In this paper, we first derived an upper bound of the surrogate
objective variance, which can grow quadratically with the increase of the
surrogate objective. Next, we proposed the dropout technique to avoid the
excessive increase of the surrogate objective variance caused by importance
sampling. Then, we introduced a general reinforcement learning framework
applicable to mainstream policy optimization methods, and applied the dropout
technique to the PPO algorithm to obtain the D-PPO variant. Finally, we conduct
comparative experiments between D-PPO and PPO algorithms in the Atari 2600
environment, and the results show that D-PPO achieved significant performance
improvements compared to PPO, and effectively limited the excessive increase of
the surrogate objective variance during training.
- Abstract（参考訳）: ポリシーに基づく強化学習アルゴリズムは様々な分野で広く使われている。
このうち,TRPOやPPOなどの主流ポリシ最適化アルゴリズムは,過去のデータの再利用を可能にするポリシ反復に重要サンプリングを導入している。
しかし、これはサロゲートの目的のばらつきを招き、間接的にアルゴリズムの安定性と収束に影響を与えることもある。
本稿では,まず,対象値の増加に伴って二次的に成長することができる,対象変数の上限を導出した。
次に,重要サンプリングによるサロゲート目的分散の過剰増加を回避するために,ドロップアウト手法を提案する。
そこで本研究では,主流政策最適化手法に適用可能な汎用強化学習フレームワークを導入し,PPOアルゴリズムにドロップアウト手法を適用してD-PPO変種を求める。
最後に,Atari 2600環境におけるD-PPOとPPOの比較実験を行い,この結果から,D-PPOはPPOに比べて顕著な性能向上を達成でき,トレーニング中のサロゲート目的分散の過剰増加を効果的に抑制できることを示した。
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