論文の概要: SPEQ: Offline Stabilization Phases for Efficient Q-Learning in High Update-To-Data Ratio Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08669v2
• Date: Tue, 18 Mar 2025 12:54:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 16:29:10.940439
• Title: SPEQ: Offline Stabilization Phases for Efficient Q-Learning in High Update-To-Data Ratio Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: SPEQ:高更新・データ比強化学習における効率的なQ-Learningのためのオフライン安定化フェーズ
• Authors: Carlo Romeo, Girolamo Macaluso, Alessandro Sestini, Andrew D. Bagdanov,
• Abstract要約: 強化学習(RL)における高アップデート・トゥ・データ(UTD)比のアルゴリズムは、サンプル効率を改善するが、高い計算コストを伴い、現実世界のスケーラビリティを制限している。 我々は、低UTDオンライントレーニングと周期的オフライン安定化フェーズを組み合わせたRLアルゴリズムである、効率的なQ-Learningのためのオフライン安定化フェーズ(SPEQ)を提案する。 これらのフェーズでは、Q-関数は固定されたリプレイバッファ上で高いUTD比で微調整され、サブ最適データの冗長な更新が削減される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.10866035483686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: High update-to-data (UTD) ratio algorithms in reinforcement learning (RL) improve sample efficiency but incur high computational costs, limiting real-world scalability. We propose Offline Stabilization Phases for Efficient Q-Learning (SPEQ), an RL algorithm that combines low-UTD online training with periodic offline stabilization phases. During these phases, Q-functions are fine-tuned with high UTD ratios on a fixed replay buffer, reducing redundant updates on suboptimal data. This structured training schedule optimally balances computational and sample efficiency, addressing the limitations of both high and low UTD ratio approaches. We empirically demonstrate that SPEQ requires from 40% to 99% fewer gradient updates and 27% to 78% less training time compared to state-of-the-art high UTD ratio methods while maintaining or surpassing their performance on the MuJoCo continuous control benchmark. Our findings highlight the potential of periodic stabilization phases as an effective alternative to conventional training schedules, paving the way for more scalable reinforcement learning solutions in real-world applications where computational resources are constrained.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)における高アップデート・トゥ・データ(UTD)比のアルゴリズムは、サンプル効率を改善するが、高い計算コストを伴い、現実世界のスケーラビリティを制限している。 我々は、低UTDオンライントレーニングと周期的オフライン安定化フェーズを組み合わせたRLアルゴリズムである、効率的なQ-Learningのためのオフライン安定化フェーズ(SPEQ)を提案する。 これらのフェーズでは、Q-関数は固定されたリプレイバッファ上で高いUTD比で微調整され、サブ最適データの冗長な更新が削減される。 この構造化されたトレーニングスケジュールは計算効率とサンプル効率を最適にバランスさせ、高いUTD比と低いUTD比の双方の限界に対処する。 我々は,MuJoCo連続制御ベンチマークの性能を維持しながら,SPEQが40%から99%,勾配更新が27%から78%のトレーニング時間を必要とすることを実証的に実証した。 本研究は,計算資源が制約された実世界のアプリケーションにおいて,よりスケーラブルな強化学習ソリューションを実現する方法として,定期安定化フェーズの可能性を強調した。

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