論文の概要: Dissecting Deep RL with High Update Ratios: Combatting Value Divergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05996v3
• Date: Mon, 5 Aug 2024 11:55:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 23:26:29.681638
• Title: Dissecting Deep RL with High Update Ratios: Combatting Value Divergence
• Title（参考訳）: 高い更新率でDeep RLを分離する - 価値の多様性を議論する
• Authors: Marcel Hussing, Claas Voelcker, Igor Gilitschenski, Amir-massoud Farahmand, Eric Eaton,
• Abstract要約: ネットワークパラメータをリセットすることなく、深層強化学習アルゴリズムが学習能力を維持できることを示す。 我々は,大規模な更新率での学習を可能にする,単純な単球正規化を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.282292112642747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We show that deep reinforcement learning algorithms can retain their ability to learn without resetting network parameters in settings where the number of gradient updates greatly exceeds the number of environment samples by combatting value function divergence. Under large update-to-data ratios, a recent study by Nikishin et al. (2022) suggested the emergence of a primacy bias, in which agents overfit early interactions and downplay later experience, impairing their ability to learn. In this work, we investigate the phenomena leading to the primacy bias. We inspect the early stages of training that were conjectured to cause the failure to learn and find that one fundamental challenge is a long-standing acquaintance: value function divergence. Overinflated Q-values are found not only on out-of-distribution but also in-distribution data and can be linked to overestimation on unseen action prediction propelled by optimizer momentum. We employ a simple unit-ball normalization that enables learning under large update ratios, show its efficacy on the widely used dm_control suite, and obtain strong performance on the challenging dog tasks, competitive with model-based approaches. Our results question, in parts, the prior explanation for sub-optimal learning due to overfitting early data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, ネットワークパラメータをリセットすることなく, 深層強化学習アルゴリズムが学習能力を維持できることを示す。 大規模な更新とデータ比の下で、Nikishinらによる2022年の最近の研究は、エージェントが早期の相互作用と後期の体験に過度に適合し、学習能力を損なうという、予備主義バイアスの出現を示唆している。 本研究では,プライマリーバイアスの原因となる現象について検討する。 学習の失敗の原因と推測されたトレーニングの初期段階を調べ、一つの根本的な課題は長年の知人:値関数の発散であることを示す。 オーバーインフレーションされたQ値は分布外だけでなく分布内データにも見出され、オプティマイザ運動量によって推進される見えない動作予測の過大評価に関連付けられる。 我々は,大規模な更新率での学習を可能にし,広く使用されているdm_controlスイートで有効性を示し,モデルベースアプローチと競合する課題のドッグタスクにおいて高い性能が得られる,シンプルな単球正規化を採用している。 以上の結果から,初期データの過度な適合による準最適学習の事前説明が疑問視された。

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