論文の概要: Gauging, Measuring, and Controlling Critic Complexity in Actor-Critic Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.00452v1
• Date: Wed, 01 Jul 2026 05:10:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-02 19:56:07.725312
• Title: Gauging, Measuring, and Controlling Critic Complexity in Actor-Critic Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: アクター・クリティカル強化学習における批判的複雑度の評価・測定・制御
• Abstract要約: アクター-アクター強化学習のための追加の診断と介入の次元として、批判的複雑性が導入された。 TD3 と PPO の実験全体で、批評家の複雑性はリターンとモンテカルロ値推定バイアスと共に追跡される。 次に、批評家の損失にスペクトルエントロピーペナルティを加えることにより、直接の複雑性制御介入を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Actor-critic methods depend on learned critics, but critic quality is often evaluated only indirectly through return, temporal-difference error, or value loss. Critic complexity is introduced as an additional diagnostic and intervention dimension for actor-critic reinforcement learning. The analysis uses spectral effective-rank entropy, a rank-like summary of the singular-value distributions of critic weight matrices, to assess critic model complexity. Across TD3 and PPO experiments, critic complexity is tracked together with return and Monte Carlo value-estimation bias. The results show that critic complexity is measurable throughout training and is systematically associated with training behavior, while also making clear that the relationship is heterogeneous across algorithms, tasks, and hyperparameters. A direct complexity-control intervention is then evaluated by adding a spectral-entropy penalty to the critic loss. This intervention reliably changes the targeted spectral quantity, demonstrating that critic complexity can be controlled rather than only observed. Return effects are treated as task-dependent evidence rather than as a general performance claim, because overall complexity-control results vary.
• Abstract（参考訳）: アクター批判法は、学習した批評家に頼っているが、批評家の質は、リターン、時間差誤差、または値損失によってのみ間接的に評価される。 アクター-アクター強化学習のための追加の診断と介入の次元として、批判的複雑性が導入された。 この分析では、スペクトル有効ランクエントロピーを用いて、批判モデルの複雑性を評価する。 TD3 と PPO の実験全体で、批評家の複雑性はリターンとモンテカルロ値推定バイアスと共に追跡される。 その結果、批判的複雑性はトレーニングを通して測定可能であり、トレーニング行動と体系的に関連している一方で、アルゴリズム、タスク、ハイパーパラメータ間での不均一性があることが明らかとなった。 次に、批評家の損失にスペクトルエントロピーペナルティを加えることにより、直接の複雑性制御介入を評価する。 この介入は、対象のスペクトル量を確実に変更し、批判の複雑さが観察されるだけでなく制御可能であることを示す。 リターン効果は、全体的な複雑性制御結果が異なるため、一般的なパフォーマンスクレームとしてではなく、タスク依存のエビデンスとして扱われる。

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