論文の概要: Adapting Critic Match Loss Landscape Visualization to Off-policy Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14589v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 20:21:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.904131
• Title: Adapting Critic Match Loss Landscape Visualization to Off-policy Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 批判的マッチングがランドスケープの可視化を損なう場合のオフ・ポリティクス強化学習への適応
• Authors: Jingyi Liu, Jian Guo, Eberhard Gill,
• Abstract要約: 本研究は、オンラインから外部強化学習(RL)まで、確立された批評家一致損失景観可視化手法を拡張した。 Off-policy RLは、リプレイベースのデータフローとターゲット計算において、段階的にオンラインアクター批判学習とは異なる。 その結果、適応型批評家マッチング損失可視化フレームワークは、批評家最適化力学を解析するための幾何学的診断ツールとして機能することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.940253083606066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work extends an established critic match loss landscape visualization method from online to off-policy reinforcement learning (RL), aiming to reveal the optimization geometry behind critic learning. Off-policy RL differs from stepwise online actor-critic learning in its replay-based data flow and target computation. Based on these two structural differences, the critic match loss landscape visualization method is adapted to the Soft Actor-Critic (SAC) algorithm by aligning the loss evaluation with its batch-based data flow and target computation, using a fixed replay batch and precomputed critic targets from the selected policy. Critic parameters recorded during training are projected onto a principal component plane, where the critic match loss is evaluated to form a 3-D landscape with an overlaid 2-D optimization path. Applied to a spacecraft attitude control problem, the resulting landscapes are analyzed both qualitatively and quantitatively using sharpness, basin area, and local anisotropy metrics, together with temporal landscape snapshots. Comparisons between convergent SAC, divergent SAC, and divergent Action-Dependent Heuristic Dynamic Programming (ADHDP) cases reveal distinct geometric patterns and optimization behaviors under different algorithmic structures. The results demonstrate that the adapted critic match loss visualization framework serves as a geometric diagnostic tool for analyzing critic optimization dynamics in replay-based off-policy RL-based control problems.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 批判学習の背景にある最適化手法を明らかにすることを目的とした, オンラインから外部強化学習(RL)まで, 確立された批評家マッチング損失景観可視化手法を拡張した。 Off-policy RLは、リプレイベースのデータフローとターゲット計算において、段階的にオンラインアクター批判学習とは異なる。 これら2つの構造的差異に基づき, 評価結果をバッチベースのデータフローとターゲット計算に整合させ, 選択したポリシーから, 所定のリプレイバッチと事前計算した批評家ターゲットを用いて, ソフトアクタ・クリティカル(SAC)アルゴリズムに適応する。 トレーニング中に記録された批判パラメータを主成分面に投影し、評論家マッチング損失を評価し、オーバーレイド2次元最適化パスを備えた3次元ランドスケープを形成する。 宇宙船の姿勢制御問題に適用し、得られた景観を時間的景観スナップショットとともに、鋭さ、盆地面積、および局所異方性メトリクスを用いて定性的かつ定量的に解析する。 収束SAC、発散SAC、発散Action-Dependent Heuristic Dynamic Programming(ADHDP)のケースの比較により、異なるアルゴリズム構造下での異なる幾何学的パターンと最適化挙動が明らかとなった。 その結果, 適応型批評家一致損失可視化フレームワークは, リプレイ型オフポリチィRL制御問題において, 批判最適化のダイナミクスを解析するための幾何学的診断ツールとして機能することが示された。

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