論文の概要: Diminishing Return of Value Expansion Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20537v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 17:51:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:05:27.968339
• Title: Diminishing Return of Value Expansion Methods
• Title（参考訳）: 値展開手法の最小化
• Authors: Daniel Palenicek, Michael Lutter, João Carvalho, Daniel Dennert, Faran Ahmad, Jan Peters,
• Abstract要約: 本稿では, モデルに基づく値展開法において, 改良された力学モデルから試料効率が向上する可能性について検討する。 より長いロールアウト地平線はサンプル効率を高めるが、追加の展開ステップによって改善は急速に減少する。 モデル精度の向上は、同一の水平線を持つ学習モデルと比較して、サンプル効率をわずかに向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.461948014006644
• License:
• Abstract: Model-based reinforcement learning aims to increase sample efficiency, but the accuracy of dynamics models and the resulting compounding errors are often seen as key limitations. This paper empirically investigates potential sample efficiency gains from improved dynamics models in model-based value expansion methods. Our study reveals two key findings when using oracle dynamics models to eliminate compounding errors. First, longer rollout horizons enhance sample efficiency, but the improvements quickly diminish with each additional expansion step. Second, increased model accuracy only marginally improves sample efficiency compared to learned models with identical horizons. These diminishing returns in sample efficiency are particularly noteworthy when compared to model-free value expansion methods. These model-free algorithms achieve comparable performance without the computational overhead. Our results suggest that the limitation of model-based value expansion methods cannot be attributed to model accuracy. Although higher accuracy is beneficial, even perfect models do not provide unrivaled sample efficiency. Therefore, the bottleneck exists elsewhere. These results challenge the common assumption that model accuracy is the primary constraint in model-based reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: モデルに基づく強化学習は、サンプル効率を向上させることを目的としているが、力学モデルの精度と結果として生じる複合エラーは、しばしば鍵となる制限と見なされる。 本稿では,モデルに基づく値展開法において,改良された力学モデルによるサンプル効率向上の可能性について実験的に検討する。 本研究は,分子動力学モデルを用いて複合誤差を除去する際の2つの重要な知見を明らかにする。 第一に、より長いロールアウト水平線はサンプル効率を高めるが、追加の展開ステップによって改善は急速に減少する。 第二に、モデル精度の向上は、同じ水平線を持つ学習モデルと比較して、サンプル効率をわずかに改善する。 これらのサンプル効率の低下は、モデルフリーな値展開法と比較して特に注目すべきである。 これらのモデルフリーアルゴリズムは計算オーバーヘッドを伴わずに同等の性能を達成する。 本結果は,モデルに基づく値展開手法の限界は,モデル精度に起因するものではないことを示唆している。 精度は優れているが、完璧なモデルでさえ、未定のサンプル効率は得られない。 そのため、ボトルネックはどこかに存在している。 これらの結果は、モデルに基づく強化学習において、モデル精度が第一の制約であるという一般的な仮定に挑戦する。

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