論文の概要: Visualizing Critic Match Loss Landscapes for Interpretation of Online Reinforcement Learning Control Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14535v1
- Date: Sun, 15 Mar 2026 18:20:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.871583
- Title: Visualizing Critic Match Loss Landscapes for Interpretation of Online Reinforcement Learning Control Algorithms
- Title（参考訳）: オンライン強化学習制御アルゴリズムの解釈のための批判的マッチング損失の可視化
- Authors: Jingyi Liu, Jian Guo, Eberhard Gill,
- Abstract要約: 本研究は,オンライン強化学習のための批評家マッチング損失ランドスケープ可視化手法を提案する。
記録された批判パラメータの軌跡を低次元線形部分空間に投影することにより、損失景観を構築する。
批判的学習行動を特徴付ける2次元最適化パスとともに、3次元の損失面を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.940253083606066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reinforcement learning has proven its power on various occasions. However, its performance is not always guaranteed when system dynamics change. Instead, it largely relies on users' empirical experience. For reinforcement learning algorithms with an actor-critic structure, the critic neural network reflects the approximation and optimization process in the RL algorithm. Analyzing the performance of the critic neural network helps to understand the mechanism of the algorithm. To support systematic interpretation of such algorithms in dynamic control problems, this work proposes a critic match loss landscape visualization method for online reinforcement learning. The method constructs a loss landscape by projecting recorded critic parameter trajectories onto a low-dimensional linear subspace. The critic match loss is evaluated over the projected parameter grid using fixed reference state samples and temporal-difference targets. This yields a three-dimensional loss surface together with a two-dimensional optimization path that characterizes critic learning behavior. To extend analysis beyond visual inspection, quantitative landscape indices and a normalized system performance index are introduced, enabling structured comparison across different training outcomes. The approach is demonstrated using the Action-Dependent Heuristic Dynamic Programming algorithm on cart-pole and spacecraft attitude control tasks. Comparative analyses across projection methods and training stages reveal distinct landscape characteristics associated with stable convergence and unstable learning. The proposed framework enables both qualitative and quantitative interpretation of critic optimization behavior in online reinforcement learning.
- Abstract（参考訳）: 強化学習は様々な場面でその力を証明してきた。
しかし、システムダイナミクスが変化するとき、その性能は必ずしも保証されない。
その代わり、ユーザー体験に大きく依存する。
アクタークリティカルな構造を持つ強化学習アルゴリズムでは、批評家ニューラルネットワークはRLアルゴリズムの近似と最適化プロセスを反映する。
批判的ニューラルネットワークのパフォーマンスを分析することは、アルゴリズムのメカニズムを理解するのに役立つ。
動的制御問題におけるそのようなアルゴリズムの体系的解釈を支援するために,オンライン強化学習のための批判的マッチング損失景観可視化手法を提案する。
記録された批判パラメータの軌跡を低次元線形部分空間に投影することにより、損失景観を構築する。
予測されたパラメータグリッド上で、固定参照状態サンプルと時間差目標を用いて、批評家の一致損失を評価する。
これにより、批判的学習行動を特徴付ける2次元最適化パスとともに、3次元の損失面が得られる。
視覚検査を超えて分析を拡張するために、定量的ランドスケープ指標と正規化されたシステムパフォーマンス指標を導入し、異なるトレーニング結果間で構造化された比較を可能にする。
この手法は、カートポールおよび宇宙船姿勢制御タスクにおけるアクション依存ヒューリスティック動的プログラミングアルゴリズムを用いて実証される。
プロジェクション法とトレーニング段階の比較分析により,安定した収束と不安定な学習に関連するランドスケープ特性が明らかとなった。
提案フレームワークは,オンライン強化学習における批判的最適化行動の質的および定量的解釈を可能にする。
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