論文の概要: Efficient Preference-based Reinforcement Learning via Aligned Experience Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18688v1
• Date: Wed, 29 May 2024 01:49:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 21:13:51.618374
• Title: Efficient Preference-based Reinforcement Learning via Aligned Experience Estimation
• Title（参考訳）: 適応的経験推定による効率的選好型強化学習
• Authors: Fengshuo Bai, Rui Zhao, Hongming Zhang, Sijia Cui, Ying Wen, Yaodong Yang, Bo Xu, Lei Han,
• Abstract要約: 評価に基づく強化学習(PbRL)は、報酬工学を使わずにトレーニングエージェントに優れた能力を示す。 ラベルの平滑化とポリシー正則化を併用した効率的なPbRL法であるSEERを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.36913210031282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preference-based reinforcement learning (PbRL) has shown impressive capabilities in training agents without reward engineering. However, a notable limitation of PbRL is its dependency on substantial human feedback. This dependency stems from the learning loop, which entails accurate reward learning compounded with value/policy learning, necessitating a considerable number of samples. To boost the learning loop, we propose SEER, an efficient PbRL method that integrates label smoothing and policy regularization techniques. Label smoothing reduces overfitting of the reward model by smoothing human preference labels. Additionally, we bootstrap a conservative estimate $\widehat{Q}$ using well-supported state-action pairs from the current replay memory to mitigate overestimation bias and utilize it for policy learning regularization. Our experimental results across a variety of complex tasks, both in online and offline settings, demonstrate that our approach improves feedback efficiency, outperforming state-of-the-art methods by a large margin. Ablation studies further reveal that SEER achieves a more accurate Q-function compared to prior work.
• Abstract（参考訳）: 評価に基づく強化学習(PbRL)は、報酬工学を使わずにトレーニングエージェントに優れた能力を示す。 しかしながら、PbRLの顕著な制限は、人間のフィードバックへの依存である。 この依存は、価値/政治学習と組み合わせた正確な報酬学習を必要とする学習ループに起因しており、かなりの数のサンプルを必要とする。 学習ループを強化するために,ラベルスムース化とポリシー規則化を併用した効率的なPbRL法であるSEERを提案する。 ラベルスムーシングは、人間の嗜好ラベルをスムースにすることで報酬モデルの過度な適合を減らす。 さらに、現在のリプレイメモリからサポートされた状態-アクションペアを使用して、保守的な推定値$\widehat{Q}$をブートストラップし、過大評価バイアスを緩和し、ポリシー学習規則化に利用します。 オンラインとオフラインの両方で、さまざまな複雑なタスクに対する実験結果から、我々のアプローチがフィードバック効率を向上し、最先端の手法を大きなマージンで上回ることを示した。 アブレーション研究により、SEERは以前の研究と比べてより正確なQ-関数を達成することが明らかとなった。

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