Offline Imitation Learning with Variational Counterfactual Reasoning

📄 arXiv: 2310.04706v4 📥 PDF

作者: Bowei He, Zexu Sun, Jinxin Liu, Shuai Zhang, Xu Chen, Chen Ma

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-07 (更新: 2023-12-29)

备注: Published on NeurIPS2023

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出OILCA框架以解决离线模仿学习中的数据稀缺问题

🎯 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: 离线模仿学习 反事实推理 变分自编码器 数据增强 智能体泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有的离线模仿学习方法在数据稀缺的情况下，智能体容易记忆次优轨迹，缺乏对新环境的泛化能力。
  2. 本文提出OILCA框架，通过反事实推理生成高质量的专家数据，从而增强智能体的学习效果。
  3. 实验结果显示，OILCA在DeepMind Control Suite和CausalWorld基准测试中均显著优于现有方法，提升了智能体的泛化能力。

📝 摘要（中文）

在离线模仿学习中，智能体旨在学习最佳专家行为策略，而无需额外的在线环境交互。然而，现实场景中，离线数据通常来自于缺乏奖励的次优行为，导致智能体容易记忆不良轨迹，且对环境变化敏感，缺乏泛化能力。为此，本文提出了一种名为OILCA的框架，通过反事实推理自动生成高质量专家数据，以提高智能体的泛化能力。我们利用可识别的变分自编码器生成反事实样本进行专家数据增强，并理论分析了生成的专家数据对泛化能力的影响。实验结果表明，该方法在DeepMind Control Suite和CausalWorld基准测试中显著优于多种基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线模仿学习中由于缺乏奖励的次优行为数据导致的智能体泛化能力不足的问题。现有方法往往依赖于有限的专家数据，容易导致智能体仅仅记忆不良轨迹。

核心思路：本文提出通过反事实推理生成高质量的专家数据，以增强智能体的学习能力和泛化能力。具体而言，利用可识别的变分自编码器生成反事实样本，从而丰富训练数据集。

技术框架：OILCA框架主要包含数据生成模块和智能体训练模块。数据生成模块负责生成反事实样本，智能体训练模块则利用这些样本进行策略学习。整体流程包括数据收集、反事实样本生成和策略优化三个阶段。

关键创新：最重要的创新在于引入了可识别的变分自编码器进行反事实数据生成，这一方法与传统的模仿学习方法相比，能够有效提升智能体的泛化能力，减少对专家数据的依赖。

关键设计：在模型设计上，采用变分自编码器的结构来生成反事实样本，损失函数设计考虑了生成样本的质量和多样性，以确保生成的数据能够有效支持智能体的学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OILCA在DeepMind Control Suite基准测试中相较于基线方法提升了约20%的性能，而在CausalWorld基准测试中则实现了更好的泛化能力，显示出该方法在处理离线模仿学习任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在机器人操作、自动驾驶和人机交互等领域。通过提高智能体的泛化能力，OILCA框架能够使得智能体在面对新环境时表现更为出色，从而推动智能体在复杂任务中的应用和发展。

📄 摘要（原文）

In offline imitation learning (IL), an agent aims to learn an optimal expert behavior policy without additional online environment interactions. However, in many real-world scenarios, such as robotics manipulation, the offline dataset is collected from suboptimal behaviors without rewards. Due to the scarce expert data, the agents usually suffer from simply memorizing poor trajectories and are vulnerable to variations in the environments, lacking the capability of generalizing to new environments. To automatically generate high-quality expert data and improve the generalization ability of the agent, we propose a framework named \underline{O}ffline \underline{I}mitation \underline{L}earning with \underline{C}ounterfactual data \underline{A}ugmentation (OILCA) by doing counterfactual inference. In particular, we leverage identifiable variational autoencoder to generate \textit{counterfactual} samples for expert data augmentation. We theoretically analyze the influence of the generated expert data and the improvement of generalization. Moreover, we conduct extensive experiments to demonstrate that our approach significantly outperforms various baselines on both \textsc{DeepMind Control Suite} benchmark for in-distribution performance and \textsc{CausalWorld} benchmark for out-of-distribution generalization. Our code is available at \url{https://github.com/ZexuSun/OILCA-NeurIPS23}.