論文の概要: Reinforcement Learning Gradients as Vitamin for Online Finetuning Decision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24108v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 16:38:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:02:51.354888
• Title: Reinforcement Learning Gradients as Vitamin for Online Finetuning Decision Transformers
• Title（参考訳）: オンラインファインタニング決定変換器のビタミンとしての強化学習勾配
• Authors: Kai Yan, Alexander G. Schwing, Yu-Xiong Wang,
• Abstract要約: オフライン強化学習(RL)のための魅力的なパラダイムとして、決定変換器が登場している。 オンラインの意思決定の微調整は驚くほど過小評価されている。 ODTの微調整プロセスにTD3勾配を加えるだけで、ODTのオンライン微調整性能が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.78179839856293
• License:
• Abstract: Decision Transformers have recently emerged as a new and compelling paradigm for offline Reinforcement Learning (RL), completing a trajectory in an autoregressive way. While improvements have been made to overcome initial shortcomings, online finetuning of decision transformers has been surprisingly under-explored. The widely adopted state-of-the-art Online Decision Transformer (ODT) still struggles when pretrained with low-reward offline data. In this paper, we theoretically analyze the online-finetuning of the decision transformer, showing that the commonly used Return-To-Go (RTG) that's far from the expected return hampers the online fine-tuning process. This problem, however, is well-addressed by the value function and advantage of standard RL algorithms. As suggested by our analysis, in our experiments, we hence find that simply adding TD3 gradients to the finetuning process of ODT effectively improves the online finetuning performance of ODT, especially if ODT is pretrained with low-reward offline data. These findings provide new directions to further improve decision transformers.
• Abstract（参考訳）: 決定変換器は、最近、オフライン強化学習(RL)のための新しく魅力的なパラダイムとして登場し、自己回帰的な方法で軌道を完了した。 最初の欠点を克服するために改善が行われたが、決定変換器のオンライン微調整は驚くほど過小評価されている。 広く採用されている最先端の Online Decision Transformer (ODT) は、ローリワードオフラインデータで事前トレーニングされた場合でも、依然として苦戦している。 本稿では, 決定変換器のオンラインファインタニングを理論的に解析し, オンラインファインタニングプロセスにおいて, 期待されるリターン・ツー・ゴー(RTG)からかけ離れているリターン・ツー・ゴー(RTG)について述べる。 しかし、この問題は値関数と標準RLアルゴリズムの利点によく適応している。 分析の結果,ODTの微調整プロセスにTD3勾配を加えるだけでODTのオンライン微調整性能が向上することが判明した。 これらの知見は、決定変換器をさらに改善するための新しい方向を提供する。

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