論文の概要: Model-Based Offline Reinforcement Learning with Adversarial Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20285v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 07:24:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:46.771595
• Title: Model-Based Offline Reinforcement Learning with Adversarial Data Augmentation
• Title（参考訳）: 逆データ強化によるモデルベースオフライン強化学習
• Authors: Hongye Cao, Fan Feng, Jing Huo, Shangdong Yang, Meng Fang, Tianpei Yang, Yang Gao,
• Abstract要約: 本稿では,AdversariaLデータ拡張を用いたモデルベースオフライン強化学習について紹介する。 MoRALでは,エンサンブルモデルと交互サンプリングを行うために,エンサンブルデータ拡張を用いて固定水平線ロールアウトを置き換える。 D4RLベンチマークの実験では、MORALはポリシー学習やサンプル効率の観点から、他のモデルベースのオフラインRLメソッドよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.9134885948595
• License:
• Abstract: Model-based offline Reinforcement Learning (RL) constructs environment models from offline datasets to perform conservative policy optimization. Existing approaches focus on learning state transitions through ensemble models, rollouting conservative estimation to mitigate extrapolation errors. However, the static data makes it challenging to develop a robust policy, and offline agents cannot access the environment to gather new data. To address these challenges, we introduce Model-based Offline Reinforcement learning with AdversariaL data augmentation (MORAL). In MORAL, we replace the fixed horizon rollout by employing adversaria data augmentation to execute alternating sampling with ensemble models to enrich training data. Specifically, this adversarial process dynamically selects ensemble models against policy for biased sampling, mitigating the optimistic estimation of fixed models, thus robustly expanding the training data for policy optimization. Moreover, a differential factor is integrated into the adversarial process for regularization, ensuring error minimization in extrapolations. This data-augmented optimization adapts to diverse offline tasks without rollout horizon tuning, showing remarkable applicability. Extensive experiments on D4RL benchmark demonstrate that MORAL outperforms other model-based offline RL methods in terms of policy learning and sample efficiency.
• Abstract（参考訳）: モデルベースのオフライン強化学習(RL)は、オフラインデータセットから環境モデルを構築し、保守的なポリシー最適化を実行する。 既存のアプローチでは、アンサンブルモデルによる状態遷移の学習に重点を置いており、外挿エラーを軽減するために保守的な推定をロールアウトしている。 しかし、静的データはロバストなポリシーの開発を難しくし、オフラインエージェントは新しいデータを集めるために環境にアクセスすることができない。 これらの課題に対処するために,AdversariaLデータ拡張(MORAL)を用いたモデルベースオフライン強化学習を導入する。 そこで,MORALでは,エンサンブルモデルと交互サンプリングを行い,トレーニングデータを充実させることにより,固定地平線ロールアウトを置き換える。 具体的には、偏りサンプリングに対するポリシーに対するアンサンブルモデルを動的に選択し、固定モデルの楽観的な推定を緩和し、ポリシー最適化のためのトレーニングデータを堅牢に拡張する。 さらに、微分係数は正則化の逆過程に統合され、外挿における誤差の最小化が保証される。 このデータ拡張最適化は、水平方向調整をロールアウトすることなく、多様なオフラインタスクに適応し、顕著な適用性を示している。 D4RLベンチマークの大規模な実験により、MORALはポリシー学習やサンプル効率の観点から、他のモデルベースのオフラインRLメソッドよりも優れていることが示された。

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