Residual Learning and Context Encoding for Adaptive Offline-to-Online Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2406.08238v1 📥 PDF

作者: Mohammadreza Nakhaei, Aidan Scannell, Joni Pajarinen

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-06-12

备注: 10 pages, 5 figures, 1 table. Accepted at L4DC 2024

💡 一句话要点

提出基于残差学习和上下文编码的自适应离线-在线强化学习方法，解决动态环境适应问题。

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

关键词: 离线强化学习 在线微调 残差学习 上下文编码 动态环境 强化学习 自适应学习

📋 核心要点

  1. 现有离线-在线强化学习方法通常假设环境动态在离线和在线阶段保持不变，这在实际应用中往往不成立。
  2. 该论文提出一种残差学习方法，通过推断动态变化来校正离线策略的输出，并利用上下文编码器学习环境动态表示。
  3. 实验结果表明，该方法在动态变化的MuJoCo环境中表现优于现有方法，能够适应动态变化并推广到未见过的扰动。

📝 摘要（中文）

离线强化学习允许从固定的数据集中学习序列行为。由于离线数据集无法覆盖所有可能的情况，许多方法在在线微调阶段收集额外数据以提高性能。通常，这些方法假设在离线和在线训练阶段，转移动态保持不变。然而，在许多实际应用中，例如户外施工和崎岖地形上的导航，离线和在线阶段的转移动态通常会发生变化，甚至在线微调期间也会变化。为了解决离线到在线强化学习中动态变化的问题，我们提出了一种残差学习方法，该方法推断动态变化以校正离线解决方案的输出。在在线微调阶段，我们训练一个上下文编码器来学习在当前在线学习环境中一致的表示，同时能够预测动态转移。在D4RL MuJoCo环境中进行的实验表明，我们的方法可以适应这些动态变化，并以样本高效的方式推广到未见过的扰动，而比较方法则不能。实验环境被修改以支持环境重置时的动态变化。

🔬 方法详解

问题定义：离线强化学习方法在实际应用中，往往会遇到离线数据集与在线环境动态不一致的问题。现有方法通常假设环境动态不变，无法有效适应这种变化，导致性能下降。尤其是在户外施工、地形导航等场景中，环境动态变化更为常见，因此需要一种能够适应动态变化的离线-在线强化学习方法。

核心思路：该论文的核心思路是利用残差学习来学习离线策略与在线环境之间的动态差异。通过学习一个残差函数，可以校正离线策略的输出，使其适应在线环境的动态变化。同时，利用上下文编码器学习环境的动态表示，从而更好地预测动态转移。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：离线学习阶段和在线微调阶段。在离线学习阶段，使用离线数据集训练一个初始策略。在在线微调阶段，首先利用上下文编码器学习当前在线环境的动态表示，然后利用残差学习模块学习离线策略与在线环境之间的动态差异，最后利用学习到的残差函数校正离线策略的输出，从而适应在线环境的动态变化。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于残差学习和上下文编码器的自适应离线-在线强化学习方法。该方法能够有效适应离线数据集与在线环境之间的动态差异，从而提高在线微调的性能。与现有方法相比，该方法不需要假设环境动态不变，因此更适用于实际应用场景。

关键设计：上下文编码器采用神经网络结构，输入为当前状态和动作，输出为环境的动态表示。残差学习模块也采用神经网络结构，输入为离线策略的输出和环境的动态表示，输出为残差值。损失函数包括策略损失、残差损失和上下文编码器损失。策略损失用于优化策略，残差损失用于学习动态差异，上下文编码器损失用于学习环境的动态表示。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在D4RL MuJoCo环境中，能够有效适应动态变化，并以样本高效的方式推广到未见过的扰动。与对比方法相比，该方法在动态变化的环境中表现出更强的适应性和泛化能力。具体性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、户外施工等领域。例如，在地形崎岖的导航场景中，机器人可以利用离线数据学习初始导航策略，然后通过在线微调适应地形变化，从而实现更安全、更高效的导航。该方法还可以应用于游戏AI开发，使AI能够更好地适应游戏环境的变化。

📄 摘要（原文）

Offline reinforcement learning (RL) allows learning sequential behavior from fixed datasets. Since offline datasets do not cover all possible situations, many methods collect additional data during online fine-tuning to improve performance. In general, these methods assume that the transition dynamics remain the same during both the offline and online phases of training. However, in many real-world applications, such as outdoor construction and navigation over rough terrain, it is common for the transition dynamics to vary between the offline and online phases. Moreover, the dynamics may vary during the online fine-tuning. To address this problem of changing dynamics from offline to online RL we propose a residual learning approach that infers dynamics changes to correct the outputs of the offline solution. At the online fine-tuning phase, we train a context encoder to learn a representation that is consistent inside the current online learning environment while being able to predict dynamic transitions. Experiments in D4RL MuJoCo environments, modified to support dynamics' changes upon environment resets, show that our approach can adapt to these dynamic changes and generalize to unseen perturbations in a sample-efficient way, whilst comparison methods cannot.