Can Active Sampling Reduce Causal Confusion in Offline Reinforcement Learning?

📄 arXiv: 2312.17168v1 📥 PDF

作者: Gunshi Gupta, Tim G. J. Rudner, Rowan Thomas McAllister, Adrien Gaidon, Yarin Gal

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-28

备注: Published in Proceedings of the 2nd Conference on Causal Learning and Reasoning (CLeaR 2021)

💡 一句话要点

主动采样减少离线强化学习中的因果混淆

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

关键词: 离线强化学习 因果混淆 主动采样 机器人 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有离线强化学习方法易受数据中虚假相关性影响，导致因果混淆，降低策略在真实环境中的泛化能力。
  2. 通过主动采样，从离线数据集中选择信息量大的样本，帮助智能体学习更鲁棒的因果关系，减少因果混淆。
  3. 实验证明，均匀采样和主动采样均能有效减少因果混淆，且主动采样效率显著高于均匀采样。

📝 摘要（中文）

因果混淆是一种现象，即智能体学习到的策略反映了数据中不完善的虚假相关性。如果大多数训练数据包含这种虚假相关性，那么这种策略在训练过程中可能会错误地显示为最优。这种现象在机器人等领域尤为突出，智能体的开环和闭环性能之间可能存在巨大差距。在这种情况下，因果混淆的模型在训练期间根据开环指标可能表现良好，但在实际部署时会发生灾难性失败。本文研究了离线强化学习中的因果混淆。我们研究了从演示数据集中选择性地采样适当的点是否能够使离线强化学习智能体消除环境的潜在因果机制的歧义，减轻离线强化学习中的因果混淆，并生成更安全的部署模型。为了回答这个问题，我们考虑了一组定制的离线强化学习数据集，这些数据集表现出因果模糊性，并评估了主动采样技术在评估时减少因果混淆的能力。我们提供了经验证据，表明均匀采样和主动采样技术都能够在训练过程中持续减少因果混淆，并且主动采样能够比均匀采样更有效地做到这一点。

🔬 方法详解

问题定义：离线强化学习中，智能体仅能从预先收集的数据集中学习，而无法与环境交互。如果数据集中存在虚假相关性（即因果混淆），智能体可能会学习到次优策略，在真实环境中表现不佳。现有方法难以有效消除这种因果混淆，导致策略泛化能力差。

核心思路：论文的核心思路是通过主动采样，从离线数据集中选择能够揭示真实因果关系的样本进行训练。通过更有针对性地学习，智能体可以区分虚假相关性和真实因果关系，从而减轻因果混淆。

技术框架：该研究主要关注数据集采样策略对离线强化学习的影响。整体流程包括：1）构建包含因果混淆的离线数据集；2）应用不同的采样策略（均匀采样、主动采样）选择训练样本；3）使用离线强化学习算法训练策略；4）在测试环境中评估策略的性能，特别是评估其对因果混淆的鲁棒性。

关键创新：该研究的关键创新在于将主动采样应用于离线强化学习，以减少因果混淆。与传统的均匀采样相比，主动采样能够更有效地选择信息量大的样本，帮助智能体学习更准确的因果模型。

关键设计：论文中，主动采样的具体实现方式未知，但其核心思想是选择那些能够最大程度消除因果歧义的样本。这可能涉及到设计特定的奖励函数或不确定性度量，以指导采样过程。具体的离线强化学习算法和网络结构也未明确说明，但可以推断使用了常见的算法，如Behavior Cloning, CQL等。

📊 实验亮点

实验结果表明，均匀采样和主动采样都能够减少离线强化学习中的因果混淆，并且主动采样比均匀采样更有效率。具体的性能提升幅度未知，但论文强调了主动采样在减少因果混淆方面的显著优势。这些结果验证了主动采样在提高离线强化学习策略鲁棒性方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶等领域，提高智能体在复杂环境中的决策能力和安全性。通过减少因果混淆，可以使智能体学习到更鲁棒的策略，从而更好地适应真实世界的变化和不确定性。未来的研究可以探索更高效的主动采样算法，并将其应用于更广泛的离线强化学习任务。

📄 摘要（原文）

Causal confusion is a phenomenon where an agent learns a policy that reflects imperfect spurious correlations in the data. Such a policy may falsely appear to be optimal during training if most of the training data contain such spurious correlations. This phenomenon is particularly pronounced in domains such as robotics, with potentially large gaps between the open- and closed-loop performance of an agent. In such settings, causally confused models may appear to perform well according to open-loop metrics during training but fail catastrophically when deployed in the real world. In this paper, we study causal confusion in offline reinforcement learning. We investigate whether selectively sampling appropriate points from a dataset of demonstrations may enable offline reinforcement learning agents to disambiguate the underlying causal mechanisms of the environment, alleviate causal confusion in offline reinforcement learning, and produce a safer model for deployment. To answer this question, we consider a set of tailored offline reinforcement learning datasets that exhibit causal ambiguity and assess the ability of active sampling techniques to reduce causal confusion at evaluation. We provide empirical evidence that uniform and active sampling techniques are able to consistently reduce causal confusion as training progresses and that active sampling is able to do so significantly more efficiently than uniform sampling.