Entropy Regularized Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2412.14834v2 📥 PDF

作者: Mohammadreza Nakhaei, Aidan Scannell, Joni Pajarinen

分类: cs.LG

发布日期: 2024-12-19 (更新: 2025-01-22)

备注: 7 Pages, Accepted at AAAI 2025

💡 一句话要点

提出熵正则化任务表征学习方法，提升离线元强化学习泛化能力

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

关键词: 离线元强化学习 任务表征学习 熵正则化 泛化能力 分布匹配

📋 核心要点

  1. 离线元强化学习中，基于上下文的任务表征学习易受离线数据分布不匹配的影响，导致过拟合。
  2. 通过最大化行为策略在任务表征上的条件熵，降低任务表征对行为策略的依赖，提升泛化性。
  3. 在MuJoCo环境的实验表明，该方法在同分布和异分布任务上均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于离线元强化学习的熵正则化任务表征学习方法。该方法旨在解决基于上下文的任务表征学习在离线数据上训练时，由于离线数据分布与测试时分布不匹配而导致的过拟合问题。通过最大化行为策略在任务表征上的条件熵，近似最小化任务表征分布与行为策略之间的互信息，从而使任务表征独立于用于收集离线数据的行为策略。在MuJoCo环境中的实验结果表明，与现有方法相比，该方法能够更准确地表征底层任务，并在同分布和异分布任务上均表现出更好的泛化性能。

🔬 方法详解

问题定义：离线元强化学习旨在利用不同任务的数据训练智能体，使其能够快速适应新任务。基于上下文的任务表征学习方法依赖于历史状态-动作-奖励序列（上下文）来推断当前任务的表征，并以此调节策略和价值函数。然而，离线数据中的上下文与测试时的上下文存在分布差异，导致任务表征过拟合于离线训练数据，泛化能力受限。现有方法的痛点在于无法保证任务表征独立于用于收集离线数据的行为策略。

核心思路：论文的核心思路是通过正则化任务表征，使其与行为策略解耦。具体而言，通过最大化行为策略在任务表征上的条件熵，来近似最小化任务表征分布与行为策略之间的互信息。这样设计的目的是使任务表征更多地捕捉任务本身的内在属性，而不是受到特定行为策略的影响，从而提高泛化能力。

技术框架：该方法的核心在于对任务表征学习过程进行熵正则化。整体流程如下：首先，利用离线数据集训练一个基于上下文的任务表征模型。然后，在训练过程中，引入一个熵正则化项，该项鼓励行为策略在给定任务表征的情况下具有更高的熵。最后，利用学习到的任务表征来调节策略和价值函数，从而实现快速适应新任务。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于引入了熵正则化来解耦任务表征和行为策略。与现有方法相比，该方法能够更有效地避免任务表征过拟合于离线数据，从而提高泛化能力。本质区别在于，现有方法通常忽略了任务表征与行为策略之间的依赖关系，而该方法则显式地建模并最小化了这种依赖关系。

关键设计：关键的技术细节包括：1) 如何选择合适的熵正则化系数，以平衡任务表征的准确性和独立性；2) 如何高效地估计行为策略在任务表征上的条件熵；3) 如何将熵正则化项集成到现有的离线元强化学习算法中。具体实现中，可以使用神经网络来参数化任务表征模型和策略函数，并使用梯度下降法来优化目标函数，目标函数包含一个标准的强化学习损失函数和一个熵正则化项。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在MuJoCo环境中的多个任务上均优于现有方法。例如，在同分布任务上，该方法相对于基线方法取得了显著的性能提升。更重要的是，在异分布任务上，该方法也表现出了更好的泛化能力，证明了其能够更准确地表征底层任务。具体的性能数据可以在论文的实验部分找到。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。例如，在机器人控制中，可以利用离线数据训练一个能够快速适应不同任务的机器人智能体，从而降低人工干预的需求。在自动驾驶中，可以利用历史驾驶数据训练一个能够适应不同驾驶场景的自动驾驶系统，提高驾驶安全性和舒适性。该研究的实际价值在于提高了离线元强化学习的泛化能力，降低了对在线数据的依赖，为实际应用提供了更可靠的解决方案。

📄 摘要（原文）

Offline meta-reinforcement learning aims to equip agents with the ability to rapidly adapt to new tasks by training on data from a set of different tasks. Context-based approaches utilize a history of state-action-reward transitions -- referred to as the context -- to infer representations of the current task, and then condition the agent, i.e., the policy and value function, on the task representations. Intuitively, the better the task representations capture the underlying tasks, the better the agent can generalize to new tasks. Unfortunately, context-based approaches suffer from distribution mismatch, as the context in the offline data does not match the context at test time, limiting their ability to generalize to the test tasks. This leads to the task representations overfitting to the offline training data. Intuitively, the task representations should be independent of the behavior policy used to collect the offline data. To address this issue, we approximately minimize the mutual information between the distribution over the task representations and behavior policy by maximizing the entropy of behavior policy conditioned on the task representations. We validate our approach in MuJoCo environments, showing that compared to baselines, our task representations more faithfully represent the underlying tasks, leading to outperforming prior methods in both in-distribution and out-of-distribution tasks.