Train Once, Get a Family: State-Adaptive Balances for Offline-to-Online Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2310.17966v2 📥 PDF

作者: Shenzhi Wang, Qisen Yang, Jiawei Gao, Matthieu Gaetan Lin, Hao Chen, Liwei Wu, Ning Jia, Shiji Song, Gao Huang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-10-27 (更新: 2023-10-30)

备注: NeurIPS 2023 spotlight. 24 pages, 13 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出FamO2O框架以解决离线到在线强化学习中的分布偏移问题

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

关键词: 离线强化学习 在线强化学习 策略优化 分布偏移 状态自适应 深度学习 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有的离线到在线强化学习方法在处理分布偏移问题时，通常采用单一的平衡策略，未能充分考虑不同状态下数据质量的差异。
  2. 本文提出的FamO2O框架通过训练策略家族和状态自适应平衡模型，能够为每个状态选择最优的改进-约束平衡，从而提高策略性能。
  3. 大量实验结果表明，FamO2O在D4RL基准测试中实现了显著的性能提升，超越了多种现有方法，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

离线到在线强化学习（RL）是一种结合预训练和在线微调的训练范式。然而，在线微调的引入可能加剧分布偏移问题。现有方法通过在离线和在线学习中对策略改进目标施加政策约束来应对这一问题，但通常采用单一的平衡策略，未能充分利用不同状态下数据质量的显著差异。为此，本文提出了家庭离线到在线RL（FamO2O）框架，允许现有算法确定状态自适应的改进-约束平衡。FamO2O利用通用模型训练不同改进/约束强度的策略家族，并通过平衡模型为每个状态选择合适的策略。理论上，我们证明了状态自适应平衡对于实现更高的策略性能上限是必要的。实验证明，FamO2O在D4RL基准测试中显著优于多种现有方法，达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线到在线强化学习中的分布偏移问题。现有方法通常采用单一的平衡策略，未能充分利用不同状态下数据的质量差异，导致策略性能未能达到最优。

核心思路：FamO2O框架的核心思想是通过训练一个策略家族，使得每个策略具有不同的改进和约束强度，并通过状态自适应的平衡模型为每个状态选择最合适的策略。这种设计能够更好地适应不同状态下的数据特性。

技术框架：FamO2O的整体架构包括两个主要模块：策略家族训练模块和状态自适应平衡模型。策略家族训练模块利用通用模型生成多个策略，而状态自适应平衡模型则负责根据当前状态选择最优策略。

关键创新：FamO2O的主要创新在于引入了状态自适应的改进-约束平衡机制，这与现有方法的单一平衡策略形成了鲜明对比，能够更有效地利用不同状态下的数据。

关键设计：在技术细节上，FamO2O采用了特定的损失函数来优化策略家族的训练，并设计了平衡模型以动态选择策略。具体的参数设置和网络结构在实验中经过调优，以确保最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在D4RL基准测试中，FamO2O框架相较于多种现有方法实现了显著的性能提升，具体表现为在多个任务上达到了最先进的性能，提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填充）。

🎯 应用场景

FamO2O框架在机器人控制、游戏智能体和自动驾驶等领域具有广泛的应用潜力。通过更有效地处理离线和在线数据的结合，该方法能够提升智能体在复杂环境中的适应能力和决策性能，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Offline-to-online reinforcement learning (RL) is a training paradigm that combines pre-training on a pre-collected dataset with fine-tuning in an online environment. However, the incorporation of online fine-tuning can intensify the well-known distributional shift problem. Existing solutions tackle this problem by imposing a policy constraint on the policy improvement objective in both offline and online learning. They typically advocate a single balance between policy improvement and constraints across diverse data collections. This one-size-fits-all manner may not optimally leverage each collected sample due to the significant variation in data quality across different states. To this end, we introduce Family Offline-to-Online RL (FamO2O), a simple yet effective framework that empowers existing algorithms to determine state-adaptive improvement-constraint balances. FamO2O utilizes a universal model to train a family of policies with different improvement/constraint intensities, and a balance model to select a suitable policy for each state. Theoretically, we prove that state-adaptive balances are necessary for achieving a higher policy performance upper bound. Empirically, extensive experiments show that FamO2O offers a statistically significant improvement over various existing methods, achieving state-of-the-art performance on the D4RL benchmark. Codes are available at https://github.com/LeapLabTHU/FamO2O.