論文の概要: PPO-Clip Attains Global Optimality: Towards Deeper Understandings of Clipping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12065v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 11:33:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 15:50:27.609896
• Title: PPO-Clip Attains Global Optimality: Towards Deeper Understandings of Clipping
• Title（参考訳）: PPO-Clipがグローバルな最適化を実現 - クリッピングの理解を深める
• Authors: Nai-Chieh Huang, Ping-Chun Hsieh, Kuo-Hao Ho, I-Chen Wu
• Abstract要約: 我々は,PPO-Clip変異体を表計算と神経機能近似の両方で表わした最初の大域収束結果を確立した。 また, クリッピング機構がPPO-Clip収束に及ぼす影響を初めて明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.772442831559538
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Proximal Policy Optimization algorithm employing a clipped surrogate objective (PPO-Clip) is a prominent exemplar of the policy optimization methods. However, despite its remarkable empirical success, PPO-Clip lacks theoretical substantiation to date. In this paper, we contribute to the field by establishing the first global convergence results of a PPO-Clip variant in both tabular and neural function approximation settings. Our findings highlight the $O(1/\sqrt{T})$ min-iterate convergence rate specifically in the context of neural function approximation. We tackle the inherent challenges in analyzing PPO-Clip through three central concepts: (i) We introduce a generalized version of the PPO-Clip objective, illuminated by its connection with the hinge loss. (ii) Employing entropic mirror descent, we establish asymptotic convergence for tabular PPO-Clip with direct policy parameterization. (iii) Inspired by the tabular analysis, we streamline convergence analysis by introducing a two-step policy improvement approach. This decouples policy search from complex neural policy parameterization using a regression-based update scheme. Furthermore, we gain deeper insights into the efficacy of PPO-Clip by interpreting these generalized objectives. Our theoretical findings also mark the first characterization of the influence of the clipping mechanism on PPO-Clip convergence. Importantly, the clipping range affects only the pre-constant of the convergence rate.
• Abstract（参考訳）: クリッピングサロゲート目的(PPO-Clip)を用いたポリシ最適化アルゴリズムは、ポリシー最適化手法の顕著な例である。 しかし、その顕著な経験的成功にもかかわらず、PPO-Clipは理論的な実証を欠いている。 本稿では,PPO-Clip変種の最初の大域収束結果を表計算および神経機能近似設定で確立することにより,この分野に寄与する。 本研究は,特に神経関数近似の文脈において,$o(1/\sqrt{t})$ min-iterate 収束率に注目した。 PPO-Clipを3つの中心概念で分析する上で,本質的な課題に取り組む。 i) ヒンジ損失の関連性から照らされたPPO-Clip目標の一般化版を導入する。 (II) エントロピックミラー降下を利用して, 直接方針パラメータ化による表層PPO-Clipの漸近収束を確立する。 (iii) 表解析に触発され, 2段階の方針改善アプローチを導入することで収束分析を合理化する。 これにより、回帰ベースの更新スキームを用いて複雑なニューラルポリシーパラメータ化からポリシー探索を分離する。 さらに、これらの一般化された目的を解釈することにより、PPO-Clipの有効性について深い洞察を得る。 また, クリッピング機構がPPO-Clip収束に及ぼす影響を初めて明らかにした。 重要なことに、クリッピング範囲は収束率の予備定数のみに影響する。

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