SR-Reward: Taking The Path More Traveled

📄 arXiv: 2501.02330v3 📥 PDF

作者: Seyed Mahdi B. Azad, Zahra Padar, Gabriel Kalweit, Joschka Boedecker

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-01-04 (更新: 2025-06-12)

💡 一句话要点

提出基于后继表示的SR-Reward，用于离线强化学习中的奖励函数学习。

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

关键词: 离线强化学习 奖励函数学习 后继表示 逆强化学习 模仿学习

📋 核心要点

  1. 传统逆强化学习需要策略与奖励函数之间的对抗训练，过程不稳定且效率低。
  2. SR-Reward通过后继表示解耦奖励函数与策略，利用贝尔曼方程实现高效的奖励学习。
  3. 负采样策略降低了对分布外数据的高估，增强了算法的鲁棒性，并在D4RL上取得了良好效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的奖励函数学习方法，直接从离线演示数据中学习。与传统的逆强化学习（IRL）不同，我们的方法将奖励函数与学习者的策略解耦，消除了两者之间通常需要的对抗性交互，从而实现了更稳定和高效的训练过程。我们的奖励函数，称为SR-Reward，利用后继表示（SR）根据演示策略和转移动态下预期的未来状态访问来编码状态。通过利用贝尔曼方程，SR-Reward可以与大多数强化学习（RL）算法同时学习，而无需改变现有的训练流程。我们还引入了一种负采样策略，通过减少分布外数据的奖励来减轻高估误差，从而增强鲁棒性。这种策略固有地将保守偏差引入到使用学习奖励的RL算法中。我们在D4RL基准上评估了我们的方法，与可以访问真实奖励的离线RL算法和行为克隆等模仿学习（IL）技术相比，取得了具有竞争力的结果。此外，我们对数据大小和质量的消融研究揭示了SR-Reward作为真实奖励代理的优势和局限性。

🔬 方法详解

问题定义：在离线强化学习中，如何从有限的演示数据中学习有效的奖励函数是一个关键问题。传统的逆强化学习方法通常需要策略和奖励函数之间的迭代优化，这导致训练过程不稳定，并且计算成本高昂。此外，奖励函数的设计往往依赖于专家知识，难以泛化到不同的任务和环境。

核心思路：本文的核心思路是利用后继表示（Successor Representation, SR）来编码状态，并基于贝尔曼方程学习奖励函数。SR能够捕捉状态之间的长期关系，从而更好地反映状态的价值。通过将奖励函数与策略解耦，避免了策略迭代带来的不稳定性和计算负担。

技术框架：SR-Reward的学习框架主要包括以下几个步骤：1) 使用离线演示数据训练一个后继表示模型，该模型能够预测给定状态下未来状态的访问频率。2) 利用贝尔曼方程，将后继表示模型与奖励函数联系起来，从而可以通过最小化贝尔曼误差来学习奖励函数。3) 引入负采样策略，从数据集中采样负样本，并降低这些样本的奖励值，从而减少对分布外状态的过高估计。4) 将学习到的奖励函数与现有的强化学习算法结合，进行策略优化。

关键创新：SR-Reward的关键创新在于将后继表示引入到离线奖励函数学习中，并解耦了奖励函数与策略之间的依赖关系。与传统的逆强化学习方法相比，SR-Reward不需要进行策略迭代，从而提高了训练效率和稳定性。此外，负采样策略能够有效地减少对分布外状态的过高估计，增强了算法的鲁棒性。

关键设计：后继表示模型可以使用神经网络进行建模，其输入为状态，输出为未来状态的访问频率。奖励函数可以使用线性函数或神经网络进行建模。损失函数通常采用均方误差（MSE）来衡量贝尔曼误差。负采样策略的关键在于如何选择合适的负样本，以及如何调整负样本的奖励值。论文中具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在D4RL基准测试中取得了与离线强化学习算法和模仿学习技术（如行为克隆）相媲美的结果。消融实验表明，SR-Reward的性能受到数据规模和质量的影响，但即使在数据有限的情况下，也能有效地学习到有用的奖励函数。具体的性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

SR-Reward具有广泛的应用前景，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。它可以用于从人类演示数据中学习奖励函数，从而使智能体能够模仿人类的行为。此外，SR-Reward还可以用于设计更有效的强化学习算法，提高智能体的学习效率和性能。该方法在数据有限或难以获取真实奖励的场景下尤其有价值。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose a novel method for learning reward functions directly from offline demonstrations. Unlike traditional inverse reinforcement learning (IRL), our approach decouples the reward function from the learner's policy, eliminating the adversarial interaction typically required between the two. This results in a more stable and efficient training process. Our reward function, called \textit{SR-Reward}, leverages successor representation (SR) to encode a state based on expected future states' visitation under the demonstration policy and transition dynamics. By utilizing the Bellman equation, SR-Reward can be learned concurrently with most reinforcement learning (RL) algorithms without altering the existing training pipeline. We also introduce a negative sampling strategy to mitigate overestimation errors by reducing rewards for out-of-distribution data, thereby enhancing robustness. This strategy inherently introduces a conservative bias into RL algorithms that employ the learned reward. We evaluate our method on the D4RL benchmark, achieving competitive results compared to offline RL algorithms with access to true rewards and imitation learning (IL) techniques like behavioral cloning. Moreover, our ablation studies on data size and quality reveal the advantages and limitations of SR-Reward as a proxy for true rewards.