論文の概要: Enhancing Robustness of Offline Reinforcement Learning Under Data Corruption via Sharpness-Aware Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17568v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 06:11:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.287073
• Title: Enhancing Robustness of Offline Reinforcement Learning Under Data Corruption via Sharpness-Aware Minimization
• Title（参考訳）: シャープネス認識最小化によるオフライン強化学習のロバスト性向上
• Authors: Le Xu, Jiayu Chen,
• Abstract要約: 実世界のデータ破損に弱いオフラインの強化学習。 我々はまず,オフラインRLのための汎用プラグアンドプレイとしてSharpness-Aware Minimization (SAM)を適用する。 IQLは、最高パフォーマンスのオフラインRLアルゴリズムであり、RIQLは、データ破壊の堅牢性のために特別に設計されたアルゴリズムです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.524029391786557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) is vulnerable to real-world data corruption, with even robust algorithms failing under challenging observation and mixture corruptions. We posit this failure stems from data corruption creating sharp minima in the loss landscape, leading to poor generalization. To address this, we are the first to apply Sharpness-Aware Minimization (SAM) as a general-purpose, plug-and-play optimizer for offline RL. SAM seeks flatter minima, guiding models to more robust parameter regions. We integrate SAM into strong baselines for data corruption: IQL, a top-performing offline RL algorithm in this setting, and RIQL, an algorithm designed specifically for data-corruption robustness. We evaluate them on D4RL benchmarks with both random and adversarial corruption. Our SAM-enhanced methods consistently and significantly outperform the original baselines. Visualizations of the reward surface confirm that SAM finds smoother solutions, providing strong evidence for its effectiveness in improving the robustness of offline RL agents.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は、実世界のデータ破損に対して脆弱であり、頑健なアルゴリズムでさえ、困難な観察と混合の汚職の下で失敗する。 この失敗は、データ破損がロスランドスケープに急激なミニマを生じさせ、一般化の低さにつながると仮定する。 この問題に対処するため,我々は, Sharpness-Aware Minimization (SAM) をオフライン RL 用の汎用プラグアンドプレイオプティマイザとして適用した。 SAMはより平坦なミニマを求め、モデルをより堅牢なパラメータ領域に導く。 この環境で最高のパフォーマンスのオフラインRLアルゴリズムであるIQLと、データ破壊の堅牢性に特化したアルゴリズムであるRIQLです。 D4RLベンチマークで, ランダムと逆の双方で評価した。 SAMにより強化された手法は、元のベースラインよりも一貫して、大幅に優れています。 報酬面の可視化により、SAMはより滑らかな解を見つけることが確認され、オフラインのRLエージェントの堅牢性を改善する効果の強い証拠となる。

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