論文の概要: When Maximum Entropy Misleads Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05615v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 22:03:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.250959
• Title: When Maximum Entropy Misleads Policy Optimization
• Title（参考訳）: 最大エントロピーが政策最適化を誤解する
• Authors: Ruipeng Zhang, Ya-Chien Chang, Sicun Gao,
• Abstract要約: MaxEntメソッドは、実際にパフォーマンスクリティカルな制御問題に対処することが示されている。 本研究では,強靭性と最適性の間のトレードオフが,複雑な制御タスクにおけるMaxEntの性能にどのように影響するかを分析する。 我々の分析は、挑戦的な制御問題において、報酬設計とエントロピーのバランスをとる方法の理解を深める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.220441751550542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Maximum Entropy Reinforcement Learning (MaxEnt RL) framework is a leading approach for achieving efficient learning and robust performance across many RL tasks. However, MaxEnt methods have also been shown to struggle with performance-critical control problems in practice, where non-MaxEnt algorithms can successfully learn. In this work, we analyze how the trade-off between robustness and optimality affects the performance of MaxEnt algorithms in complex control tasks: while entropy maximization enhances exploration and robustness, it can also mislead policy optimization, leading to failure in tasks that require precise, low-entropy policies. Through experiments on a variety of control problems, we concretely demonstrate this misleading effect. Our analysis leads to better understanding of how to balance reward design and entropy maximization in challenging control problems.
• Abstract（参考訳）: 最大エントロピー強化学習(MaxEnt RL)フレームワークは多くのRLタスクにおいて効率的な学習と堅牢なパフォーマンスを達成するための主要なアプローチである。 しかし、MaxEntの手法は、非MaxEntアルゴリズムがうまく学習できる性能クリティカルな制御問題に苦戦していることも示されている。 エントロピー最大化は探索とロバスト性を高めるが、政策最適化を誤解させる可能性もあり、正確な低エントロピーポリシーを必要とするタスクでは失敗する可能性がある。 様々な制御問題の実験を通じて、この誤解を招く効果を具体的に示す。 我々の分析は、挑戦的な制御問題において、報酬設計とエントロピー最大化のバランスをとる方法の理解を深める。

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