論文の概要: The Generalization Gap in Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05742v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 03:40:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 19:15:41.414337
• Title: The Generalization Gap in Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習における一般化ギャップ
• Authors: Ishita Mediratta, Qingfei You, Minqi Jiang and Roberta Raileanu
• Abstract要約: オフライン学習アルゴリズムは、オンライン学習アルゴリズムよりも、新しい環境でパフォーマンスが悪くなります。 行動クローニングは強力なベースラインであり、最先端のオフラインRLおよびシーケンスモデリングアプローチより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.040242333132905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Despite recent progress in offline learning, these methods are still trained and tested on the same environment. In this paper, we compare the generalization abilities of widely used online and offline learning methods such as online reinforcement learning (RL), offline RL, sequence modeling, and behavioral cloning. Our experiments show that offline learning algorithms perform worse on new environments than online learning ones. We also introduce the first benchmark for evaluating generalization in offline learning, collecting datasets of varying sizes and skill-levels from Procgen (2D video games) and WebShop (e-commerce websites). The datasets contain trajectories for a limited number of game levels or natural language instructions and at test time, the agent has to generalize to new levels or instructions. Our experiments reveal that existing offline learning algorithms struggle to match the performance of online RL on both train and test environments. Behavioral cloning is a strong baseline, outperforming state-of-the-art offline RL and sequence modeling approaches when trained on data from multiple environments and tested on new ones. Finally, we find that increasing the diversity of the data, rather than its size, improves performance on new environments for all offline learning algorithms. Our study demonstrates the limited generalization of current offline learning algorithms highlighting the need for more research in this area.
• Abstract（参考訳）: オフライン学習の最近の進歩にもかかわらず、これらの手法はいまだに同じ環境で訓練され、テストされている。 本稿では、オンライン強化学習(RL)、オフラインRL、シーケンスモデリング、行動クローニングなど、広く使われているオンラインおよびオフライン学習手法の一般化能力を比較する。 実験の結果,オフライン学習アルゴリズムはオンライン学習よりも新しい環境ではパフォーマンスが良いことがわかった。 また,オフライン学習における一般化を評価する最初のベンチマークとして,procgen (2dビデオゲーム) や webshop (eコマースwebサイト) から,さまざまなサイズとスキルレベルのデータセットを収集した。 データセットには限られた数のゲームレベルや自然言語命令の軌跡が含まれており、テスト時にはエージェントは新しいレベルや命令に一般化する必要がある。 実験の結果,既存のオフライン学習アルゴリズムは,トレーニング環境とテスト環境の両方においてオンラインRLの性能に適合することが判明した。 ビヘイビアクローンは強力なベースラインであり、複数の環境のデータに基づいてトレーニングし、新しい環境でテストした場合、最先端のオフラインRLとシーケンスモデリングアプローチより優れている。 最後に、データのサイズよりも多様性が増すことで、すべてのオフライン学習アルゴリズムの新たな環境の性能が向上することがわかった。 本研究は,現在のオフライン学習アルゴリズムの限定的一般化を実証し,この分野におけるさらなる研究の必要性を浮き彫りにした。

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