SAMG: Offline-to-Online Reinforcement Learning via State-Action-Conditional Offline Model Guidance

📄 arXiv: 2410.18626v2 📥 PDF

作者: Liyu Zhang, Haochi Wu, Xu Wan, Quan Kong, Ruilong Deng, Mingyang Sun

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-10-24 (更新: 2025-02-21)

💡 一句话要点

提出SAMG以解决O2O强化学习中的数据依赖问题

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

关键词: 离线强化学习 在线学习 状态-动作条件 模型指导 数据效率 Q函数算法 估计误差

📋 核心要点

  1. 现有的O2O强化学习算法依赖于繁琐的离线数据集，限制了在线样本的有效利用。
  2. SAMG通过冻结离线评论者，提供状态-动作样本的紧凑理解，消除了重新训练的需求。
  3. 实验结果显示，SAMG在D4RL基准上超越了最先进的O2O RL算法，表现出更好的性能。

📝 摘要（中文）

离线到在线（O2O）强化学习（RL）通过在离线数据上预训练模型并通过在线微调来优化策略。然而，现有的O2O RL算法通常需要维护繁琐的离线数据集，以减轻分布外（OOD）数据的影响，这显著限制了它们利用在线样本的效率。为了解决这一不足，本文提出了一种新的O2O RL范式，称为状态-动作条件离线模型指导（SAMG）。该方法冻结预训练的离线评论者，为每个状态-动作样本提供紧凑的离线理解，从而消除了对离线数据重新训练的需求。冻结的离线评论者与在线目标评论者结合，后者由状态-动作自适应系数加权，该系数旨在捕捉样本在状态-动作层面的离线程度，并在训练过程中自适应更新。实验表明，SAMG在D4RL基准上优于现有的O2O RL算法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有O2O强化学习算法对离线数据集的依赖问题，尤其是在处理分布外数据时的效率低下。

核心思路：SAMG通过冻结预训练的离线评论者，提供对每个状态-动作样本的紧凑理解，从而避免了对离线数据的重新训练。

技术框架：SAMG的整体架构包括冻结的离线评论者和在线目标评论者，后者通过状态-动作自适应系数进行加权。该系数在训练过程中动态更新，以适应样本的离线程度。

关键创新：SAMG的核心创新在于引入了状态-动作条件的离线模型指导，显著减少了对离线数据的依赖，与传统方法相比，提升了在线样本的利用效率。

关键设计：在技术细节上，SAMG采用了状态-动作自适应系数的动态更新机制，以捕捉样本的离线程度，同时保持了与Q函数基础算法的兼容性。具体的损失函数和网络结构设计在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SAMG在D4RL基准上显著优于现有O2O RL算法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据需查阅原文），展示了其在降低估计误差和提高最优性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和智能决策系统等。通过提高O2O强化学习的效率，SAMG能够在实际场景中更好地利用在线数据，从而加速学习过程并提升决策质量，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Offline-to-online (O2O) reinforcement learning (RL) pre-trains models on offline data and refines policies through online fine-tuning. However, existing O2O RL algorithms typically require maintaining the tedious offline datasets to mitigate the effects of out-of-distribution (OOD) data, which significantly limits their efficiency in exploiting online samples. To address this deficiency, we introduce a new paradigm for O2O RL called State-Action-Conditional Offline \Model Guidance (SAMG). It freezes the pre-trained offline critic to provide compact offline understanding for each state-action sample, thus eliminating the need for retraining on offline data. The frozen offline critic is incorporated with the online target critic weighted by a state-action-adaptive coefficient. This coefficient aims to capture the offline degree of samples at the state-action level, and is updated adaptively during training. In practice, SAMG could be easily integrated with Q-function-based algorithms. Theoretical analysis shows good optimality and lower estimation error. Empirically, SAMG outperforms state-of-the-art O2O RL algorithms on the D4RL benchmark.