論文の概要: Domain Adaptation for Offline Reinforcement Learning with Limited Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12136v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 05:38:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-23 15:03:23.113022
• Title: Domain Adaptation for Offline Reinforcement Learning with Limited Samples
• Title（参考訳）: 限定サンプルを用いたオフライン強化学習のためのドメイン適応
• Authors: Weiqin Chen, Sandipan Mishra, Santiago Paternain,
• Abstract要約: オフライン強化学習は、静的ターゲットデータセットから効果的なポリシーを学ぶ。 最先端(SOTA)のオフラインRLアルゴリズムが有望であるにもかかわらず、ターゲットデータセットの品質に強く依存している。 本稿では,各データセットに割り当てられた重みがオフラインRLの性能に与える影響を理論的・実験的に検討した最初のフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3674123304219816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) learns effective policies from a static target dataset. Despite state-of-the-art (SOTA) offline RL algorithms being promising, they highly rely on the quality of the target dataset. The performance of SOTA algorithms can degrade in scenarios with limited samples in the target dataset, which is often the case in real-world applications. To address this issue, domain adaptation that leverages auxiliary samples from related source datasets (such as simulators) can be beneficial. In this context, determining the optimal way to trade off the source and target datasets remains a critical challenge in offline RL. To the best of our knowledge, this paper proposes the first framework that theoretically and experimentally explores how the weight assigned to each dataset affects the performance of offline RL. We establish the performance bounds and convergence neighborhood of our framework, both of which depend on the selection of the weight. Furthermore, we identify the existence of an optimal weight for balancing the two datasets. All theoretical guarantees and optimal weight depend on the quality of the source dataset and the size of the target dataset. Our empirical results on the well-known Procgen Benchmark substantiate our theoretical contributions.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は、静的ターゲットデータセットから効果的なポリシーを学習する。 最先端(SOTA)のオフラインRLアルゴリズムが有望であるにもかかわらず、ターゲットデータセットの品質に強く依存している。 SOTAアルゴリズムの性能は、ターゲットデータセット内の限られたサンプルを持つシナリオで劣化する可能性がある。 この問題に対処するために、関連するソースデータセット(シミュレータなど)の補助的なサンプルを活用するドメイン適応が有用である。 この文脈では、ソースとターゲットデータセットをトレードオフする最適な方法を決定することは、オフラインRLにおいて重要な課題である。 本稿では,各データセットに割り当てられた重みがオフラインRLの性能に与える影響を理論的,実験的に検討する最初のフレームワークを提案する。 我々はフレームワークの性能境界と収束近傍を確立し、どちらもウェイトの選択に依存する。 さらに,2つのデータセットのバランスをとるために最適な重みが存在することも確認した。 すべての理論的保証と最適なウェイトは、ソースデータセットの品質とターゲットデータセットのサイズに依存する。 有名な Procgen Benchmark に関する実証的な結果は、我々の理論的な貢献を裏付けるものである。

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