Reward Scale Robustness for Proximal Policy Optimization via DreamerV3 Tricks

📄 arXiv: 2310.17805v1 📥 PDF

作者: Ryan Sullivan, Akarsh Kumar, Shengyi Huang, John P. Dickerson, Joseph Suarez

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-10-26

备注: Accepted to NeurIPS 2023

💡 一句话要点

将DreamerV3技巧应用于PPO以提升奖励规模鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 PPO DreamerV3 奖励设计 鲁棒性 消融研究 游戏AI

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在奖励设计上存在依赖性，导致在不同环境中表现不稳定。
  2. 本文将DreamerV3的技巧应用于PPO，探讨其在不同环境下的有效性与局限性。
  3. 实验结果显示，尽管这些技巧未普遍提升PPO性能，但在特定情况下表现优越，尤其是在奖励剪切的场景中。

📝 摘要（中文）

大多数强化学习方法依赖于密集且良好规范化的环境奖励。DreamerV3最近引入了一种基于模型的方法，采用多种技巧来缓解这些限制，并在多个基准测试中取得了最先进的成果。本文首次将DreamerV3的技巧应用于PPO，进行实证研究。结果表明，这些技巧并未普遍提升PPO的性能，但在某些情况下表现良好，尤其是在奖励剪切的Atari游戏中表现出色。我们进行了超过10,000小时的实验，提供了对这些技巧之间关系的深入见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有强化学习方法对环境奖励的过度依赖，尤其是PPO在不同环境中的鲁棒性不足。现有方法在面对奖励设计不佳时表现不稳定。

核心思路：通过将DreamerV3的技巧应用于PPO，探索这些技巧是否能提升PPO在不同环境中的表现，尤其是在奖励剪切的情况下。

技术框架：研究采用高质量的PPO参考实现，结合DreamerV3的技巧进行实验。实验在Arcade Learning Environment和DeepMind Control Suite上进行，涵盖了大量的消融研究。

关键创新：本文的创新在于首次将DreamerV3的技巧应用于PPO，并进行系统的实证研究，揭示了这些技巧在PPO中的适用性和局限性。

关键设计：实验中使用了超过10,000小时的A100计算资源，重点关注奖励剪切对PPO性能的影响，分析了不同技巧在不同环境下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，尽管DreamerV3的技巧未普遍提升PPO的性能，但在奖励剪切的Atari游戏中，使用这些技巧的PPO表现与标准PPO相当，且在没有奖励剪切的情况下显著优于未剪切的PPO。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括游戏AI、机器人控制和自动驾驶等领域，能够为强化学习算法的设计提供新的思路和方法。通过提升算法在不同环境中的鲁棒性，未来可能推动更广泛的实际应用。

📄 摘要（原文）

Most reinforcement learning methods rely heavily on dense, well-normalized environment rewards. DreamerV3 recently introduced a model-based method with a number of tricks that mitigate these limitations, achieving state-of-the-art on a wide range of benchmarks with a single set of hyperparameters. This result sparked discussion about the generality of the tricks, since they appear to be applicable to other reinforcement learning algorithms. Our work applies DreamerV3's tricks to PPO and is the first such empirical study outside of the original work. Surprisingly, we find that the tricks presented do not transfer as general improvements to PPO. We use a high quality PPO reference implementation and present extensive ablation studies totaling over 10,000 A100 hours on the Arcade Learning Environment and the DeepMind Control Suite. Though our experiments demonstrate that these tricks do not generally outperform PPO, we identify cases where they succeed and offer insight into the relationship between the implementation tricks. In particular, PPO with these tricks performs comparably to PPO on Atari games with reward clipping and significantly outperforms PPO without reward clipping.