Fugu-MT 論文翻訳(概要): Combining Automated Optimisation of Hyperparameters and Reward Shape

論文の概要: Combining Automated Optimisation of Hyperparameters and Reward Shape

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18293v1
Date: Wed, 26 Jun 2024 12:23:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-27 13:39:16.233325
Title: Combining Automated Optimisation of Hyperparameters and Reward Shape
Title（参考訳）: ハイパーパラメータの自動最適化と後向き形状の併用
Authors: Julian Dierkes, Emma Cramer, Holger H. Hoos, Sebastian Trimpe,
Abstract要約: 本稿では,ハイパーパラメータと報酬関数を組み合わせた最適化手法を提案する。近似ポリシー最適化とソフト・アクター・クリティカルを用いた広範囲な実験を行った。以上の結果から,統合最適化は環境の半分のベースライン性能よりも有意に向上し,他の環境との競争性能も向上することが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.407166175374958
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: There has been significant progress in deep reinforcement learning (RL) in recent years. Nevertheless, finding suitable hyperparameter configurations and reward functions remains challenging even for experts, and performance heavily relies on these design choices. Also, most RL research is conducted on known benchmarks where knowledge about these choices already exists. However, novel practical applications often pose complex tasks for which no prior knowledge about good hyperparameters and reward functions is available, thus necessitating their derivation from scratch. Prior work has examined automatically tuning either hyperparameters or reward functions individually. We demonstrate empirically that an RL algorithm's hyperparameter configurations and reward function are often mutually dependent, meaning neither can be fully optimised without appropriate values for the other. We then propose a methodology for the combined optimisation of hyperparameters and the reward function. Furthermore, we include a variance penalty as an optimisation objective to improve the stability of learned policies. We conducted extensive experiments using Proximal Policy Optimisation and Soft Actor-Critic on four environments. Our results show that combined optimisation significantly improves over baseline performance in half of the environments and achieves competitive performance in the others, with only a minor increase in computational costs. This suggests that combined optimisation should be best practice.
Abstract（参考訳）: 近年, 深部強化学習(RL)の進歩が著しい。それでも、適切なハイパーパラメータ構成と報酬関数の発見は専門家にとっても困難なままであり、パフォーマンスはこれらの設計選択に大きく依存している。また、ほとんどのRL研究は、これらの選択に関する知識がすでに存在する既知のベンチマークで行われている。しかし、新しい実用的応用は、良いハイパーパラメータや報酬関数に関する事前の知識が得られない複雑なタスクをしばしば生み出すため、スクラッチから導出する必要が生じる。以前の研究では、ハイパーパラメータまたは報酬関数を個別に自動チューニングすることが検討されている。我々は、RLアルゴリズムのハイパーパラメータ構成と報酬関数が互いに依存していることを実証的に示す。次に,超パラメータの最適化と報酬関数の併用に関する方法論を提案する。さらに,学習方針の安定性向上のための最適化目的として,分散ペナルティを含む。我々は, 4つの環境において, 近接政策最適化とソフト・アクター・クリティカルを用いた広範囲な実験を行った。これらの結果から,組合せ最適化は環境の半分のベースライン性能よりも有意に向上し,他の環境での競争性能も向上し,計算コストはわずかに増大した。これは、組み合わせた最適化がベストプラクティスであることを示唆している。

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