SimBa: Simplicity Bias for Scaling Up Parameters in Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2410.09754v2 📥 PDF

作者: Hojoon Lee, Dongyoon Hwang, Donghu Kim, Hyunseung Kim, Jun Jet Tai, Kaushik Subramanian, Peter R. Wurman, Jaegul Choo, Peter Stone, Takuma Seno

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-10-13 (更新: 2025-05-29)

备注: ICLR'25 (spotlight)

💡 一句话要点

SimBa：通过引入简洁性偏置，提升深度强化学习模型参数规模

🎯 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: 深度强化学习 参数扩展 简洁性偏置 样本效率 神经网络架构

📋 核心要点

  1. 深度强化学习中，网络设计和参数扩展探索不足，限制了性能提升。
  2. SimBa通过观测归一化、残差前馈和层归一化引入简洁性偏置，利于参数扩展。
  3. 实验表明，SimBa能有效提升多种RL算法的样本效率，并在多个benchmark上达到SOTA。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SimBa的架构，旨在通过注入简洁性偏置来扩展深度强化学习中的网络参数规模。SimBa包含三个关键组件：（i）使用运行统计量标准化输入的观测归一化层；（ii）提供从输入到输出线性路径的残差前馈块；（iii）控制特征幅度的层归一化。通过使用SimBa扩展参数，各种深度强化学习算法（包括离策略、在策略和无监督方法）的样本效率得到一致提高。此外，仅通过将SimBa架构集成到SAC中，它在DMC、MyoSuite和HumanoidBench上就能匹配或超过最先进的深度强化学习方法，同时保持较高的计算效率。这些结果证明了SimBa在各种RL算法和环境中的广泛适用性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习模型通常难以有效扩展参数规模，因为更大的模型容易过拟合，且训练不稳定。现有的深度强化学习方法在设计大规模网络时缺乏有效的正则化手段，导致样本效率低下，泛化能力不足。

核心思路：SimBa的核心思路是通过在网络架构中引入简洁性偏置，引导模型学习更简单、更具泛化能力的解。这种简洁性偏置通过三个关键组件实现：观测归一化、残差前馈块和层归一化。这些组件共同作用，使得模型更容易训练，并且能够更好地利用大规模参数的表达能力。

技术框架：SimBa可以集成到现有的深度强化学习算法中，作为一个可扩展的网络模块。其整体架构包含以下几个主要部分：1. 观测归一化层：对输入观测进行标准化处理，稳定训练过程。2. 残差前馈块：提供从输入到输出的线性通路，避免梯度消失问题。3. 层归一化：控制特征的幅度，防止梯度爆炸。这些模块可以灵活地组合和堆叠，以适应不同的任务和算法。

关键创新：SimBa的关键创新在于其简洁性偏置的设计，它不同于传统的正则化方法，而是通过架构上的改进来引导模型学习更简单的解。这种方法能够有效地利用大规模参数的表达能力，同时避免过拟合问题。与现有方法相比，SimBa更易于集成到不同的深度强化学习算法中，并且能够提供一致的性能提升。

关键设计：观测归一化层使用运行统计量（均值和方差）来标准化输入，这有助于稳定训练过程。残差前馈块包含一个线性层和一个非线性激活函数，线性层提供从输入到输出的直接通路，非线性激活函数增加模型的表达能力。层归一化对每个层的输出进行归一化，控制特征的幅度，防止梯度爆炸。具体的参数设置和网络结构可以根据不同的任务和算法进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SimBa能够显著提升各种深度强化学习算法的性能。例如，在DMC、MyoSuite和HumanoidBench等benchmark上，仅通过将SimBa集成到SAC中，就能匹配或超过最先进的深度强化学习方法，同时保持较高的计算效率。具体而言，SimBa在样本效率方面取得了显著提升，这意味着它能够更快地学习到最优策略，从而降低训练成本。

🎯 应用场景

SimBa架构具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要深度强化学习的领域，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶、资源管理等。通过提升样本效率和泛化能力，SimBa能够加速深度强化学习算法的开发和部署，降低训练成本，并提高智能系统的性能和可靠性。未来，SimBa可以进一步扩展到其他机器学习领域，例如计算机视觉和自然语言处理。

📄 摘要（原文）

Recent advances in CV and NLP have been largely driven by scaling up the number of network parameters, despite traditional theories suggesting that larger networks are prone to overfitting. These large networks avoid overfitting by integrating components that induce a simplicity bias, guiding models toward simple and generalizable solutions. However, in deep RL, designing and scaling up networks have been less explored. Motivated by this opportunity, we present SimBa, an architecture designed to scale up parameters in deep RL by injecting a simplicity bias. SimBa consists of three components: (i) an observation normalization layer that standardizes inputs with running statistics, (ii) a residual feedforward block to provide a linear pathway from the input to output, and (iii) a layer normalization to control feature magnitudes. By scaling up parameters with SimBa, the sample efficiency of various deep RL algorithms-including off-policy, on-policy, and unsupervised methods-is consistently improved. Moreover, solely by integrating SimBa architecture into SAC, it matches or surpasses state-of-the-art deep RL methods with high computational efficiency across DMC, MyoSuite, and HumanoidBench. These results demonstrate SimBa's broad applicability and effectiveness across diverse RL algorithms and environments.