論文の概要: Distributionally Robust Policy Learning under Concept Drifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14297v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 19:53:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:33:11.846953
• Title: Distributionally Robust Policy Learning under Concept Drifts
• Title（参考訳）: 概念ドリフト下における分散ロバストな政策学習
• Authors: Jingyuan Wang, Zhimei Ren, Ruohan Zhan, Zhengyuan Zhou,
• Abstract要約: 本稿では、より曖昧な問題、つまり、コンセプトドリフトの下でのロバストな政策学習について研究する。 まず、与えられた政策の最悪の平均報酬を評価するための2倍のロバスト推定器を提供する。 次に、所定のポリシークラス内で推定されたポリシー値を最大化するポリシーを出力する学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.44768994272614
• License:
• Abstract: Distributionally robust policy learning aims to find a policy that performs well under the worst-case distributional shift, and yet most existing methods for robust policy learning consider the worst-case joint distribution of the covariate and the outcome. The joint-modeling strategy can be unnecessarily conservative when we have more information on the source of distributional shifts. This paper studiesa more nuanced problem -- robust policy learning under the concept drift, when only the conditional relationship between the outcome and the covariate changes. To this end, we first provide a doubly-robust estimator for evaluating the worst-case average reward of a given policy under a set of perturbed conditional distributions. We show that the policy value estimator enjoys asymptotic normality even if the nuisance parameters are estimated with a slower-than-root-$n$ rate. We then propose a learning algorithm that outputs the policy maximizing the estimated policy value within a given policy class $\Pi$, and show that the sub-optimality gap of the proposed algorithm is of the order $\kappa(\Pi)n^{-1/2}$, with $\kappa(\Pi)$ is the entropy integral of $\Pi$ under the Hamming distance and $n$ is the sample size. A matching lower bound is provided to show the optimality of the rate. The proposed methods are implemented and evaluated in numerical studies, demonstrating substantial improvement compared with existing benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 分散的ロバストな政策学習は、最悪のケースの分布シフトの下でうまく機能する政策を見つけることを目的としており、一方で、ロバストな政策学習のための既存の手法は、共変量と結果の最悪のケースの共同分布を考慮する。 分散シフトの源泉についてより多くの情報がある場合、共同モデリング戦略は不必要に保守的である。 本稿では、結果と共変量の条件付き関係が変化した場合に、より曖昧な問題、つまり、概念の漂流下での堅牢な政策学習について研究する。 この目的のために、まず、摂動条件分布の集合の下で、与えられた政策の最悪の平均報酬を評価するための2倍のロバスト推定器を提供する。 本研究は,Nuisanceパラメータをroot-$n$よりも遅いレートで推定しても,ポリシ値推定器が漸近正規性を楽しむことを示す。 次に、所定のポリシークラス$\Pi$内の推定ポリシー値を最大化するポリシーを出力する学習アルゴリズムを提案し、提案アルゴリズムのサブ最適化ギャップが$\kappa(\Pi)n^{-1/2}$であり、$\kappa(\Pi)$は$\Pi$のエントロピー積分であり、$n$はサンプルサイズであることを示す。 一致した下限は、そのレートの最適性を示すために設けられる。 提案手法は数値実験で実装・評価され,既存のベンチマークと比較して大幅に改善されている。

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