Pre-training with Synthetic Data Helps Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2310.00771v4 📥 PDF

作者: Zecheng Wang, Che Wang, Zixuan Dong, Keith Ross

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-01 (更新: 2024-05-27)

备注: 37 pages, 17 figures; Published at ICLR 2024; Code: https://github.com/Victor-wang-902/synthetic-pretrain-rl

💡 一句话要点

提出合成数据预训练以提升离线强化学习性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 离线强化学习 合成数据 预训练 保守Q学习 深度学习 马尔可夫链 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在性能提升上依赖于复杂的语言预训练，限制了其应用范围。
  2. 论文提出使用合成独立同分布数据进行少量更新的预训练，证明其有效性与语言预训练相当。
  3. 实验结果显示，合成数据预训练在D4RL Gym运动数据集上显著提升了保守Q学习的性能。

📝 摘要（中文）

最近的研究表明，对于离线深度强化学习（DRL），使用大型语言语料库对决策变换器进行预训练可以提高下游性能。本文探讨了是否仅通过语言预训练才能实现这种性能提升，结果显示，使用合成独立同分布（IID）数据进行少量更新的预训练也能达到类似效果。此外，使用一阶马尔可夫链生成的数据可以进一步提升性能。我们还考虑了对保守Q学习（CQL）进行预训练，结果表明，简单的合成数据预训练同样能在D4RL Gym运动数据集上提供一致的性能提升。这些结果强调了预训练在离线DRL中的重要性，并表明预训练数据可以通过简单机制生成。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习中对复杂语言预训练的依赖问题，现有方法在性能提升上存在局限性。

核心思路：通过使用合成独立同分布（IID）数据进行少量更新的预训练，展示其在性能提升上的有效性，且不需要复杂的语言模型。

技术框架：整体流程包括数据生成、预训练和模型评估三个主要模块。首先生成合成数据，然后对CQL进行预训练，最后在D4RL Gym数据集上进行性能评估。

关键创新：最重要的创新在于证明了合成数据预训练可以与语言预训练相媲美，且使用简单的生成机制。

关键设计：在预训练过程中，使用简单的合成数据生成机制，设置少量更新次数，采用多层感知机（MLP）作为基础网络架构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用合成数据预训练的CQL在D4RL Gym运动数据集上实现了显著的性能提升，具体提升幅度达到X%，与基线模型相比表现出一致的改进，验证了合成数据的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和游戏智能等，能够为这些领域的离线强化学习提供更高效的预训练方案，降低对复杂数据的依赖，提升模型的泛化能力和性能。

📄 摘要（原文）

Recently, it has been shown that for offline deep reinforcement learning (DRL), pre-training Decision Transformer with a large language corpus can improve downstream performance (Reid et al., 2022). A natural question to ask is whether this performance gain can only be achieved with language pre-training, or can be achieved with simpler pre-training schemes which do not involve language. In this paper, we first show that language is not essential for improved performance, and indeed pre-training with synthetic IID data for a small number of updates can match the performance gains from pre-training with a large language corpus; moreover, pre-training with data generated by a one-step Markov chain can further improve the performance. Inspired by these experimental results, we then consider pre-training Conservative Q-Learning (CQL), a popular offline DRL algorithm, which is Q-learning-based and typically employs a Multi-Layer Perceptron (MLP) backbone. Surprisingly, pre-training with simple synthetic data for a small number of updates can also improve CQL, providing consistent performance improvement on D4RL Gym locomotion datasets. The results of this paper not only illustrate the importance of pre-training for offline DRL but also show that the pre-training data can be synthetic and generated with remarkably simple mechanisms.