Mapping representations in Reinforcement Learning via Semantic Alignment for Zero-Shot Stitching

📄 arXiv: 2503.01881v1 📥 PDF

作者: Antonio Pio Ricciardi, Valentino Maiorca, Luca Moschella, Riccardo Marin, Emanuele Rodolà

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-02-26

备注: 11 pages, 3 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出基于语义对齐的零样本迁移强化学习方法，实现跨视觉和任务域的策略复用

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

关键词: 强化学习 零样本学习 语义对齐 领域自适应 策略迁移

📋 核心要点

  1. 深度强化学习模型在环境变化时泛化能力差，需要大量重新训练，限制了策略的复用性。
  2. 该论文提出一种基于语义对齐的零样本迁移方法，通过学习编码器之间的映射关系，实现策略的跨域复用。
  3. 实验表明，该方法在 CarRacing 环境中，即使背景和任务发生变化，也能保持高性能。

📝 摘要（中文）

深度强化学习（RL）模型在环境观测或任务需求发生微小变化时，通常难以泛化。解决这些变化通常需要昂贵的重新训练，限制了已学习策略的可重用性。本文基于语义对齐的最新研究，提出了一种零样本方法，用于在不同视觉和任务变体上训练的不同智能体之间映射潜在空间。具体来说，我们学习一种变换，将一个智能体的编码器嵌入映射到另一个智能体的编码器，而无需进一步微调。我们的方法依赖于一小组语义对齐的“锚定”观测，我们使用这些观测来估计仿射或正交变换。一旦找到变换，为某个域训练的现有控制器就可以零样本方式解释来自不同（现有）编码器的嵌入，从而跳过额外的训练。我们通过实验证明，我们的框架在视觉和任务域变化下保持高性能。我们通过在 CarRacing 环境中改变背景和任务来展示零样本拼接性能。通过允许现有策略的模块化重新组装，它为动态变化环境中更强大、可组合的 RL 铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习模型在面对环境观测或任务需求的微小变化时，泛化能力不足。传统的解决方法是针对新环境重新训练模型，这需要大量的计算资源和时间。因此，如何在不同环境之间迁移已学习的策略，避免重复训练，是一个重要的研究问题。现有方法通常需要微调或领域自适应，计算开销仍然较大。

核心思路：该论文的核心思路是利用语义对齐的思想，学习不同智能体编码器之间的映射关系。通过找到一个变换，将一个智能体的编码器输出映射到另一个智能体的编码器输出，从而使得为源域训练的控制器可以直接应用于目标域，实现零样本迁移。这种方法避免了对目标域的额外训练或微调。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 语义对齐阶段：选择一组在不同环境中具有相同语义的“锚定”观测。利用这些锚定观测，学习一个变换，将源域编码器的输出映射到目标域编码器的输出。2) 策略迁移阶段：将源域训练好的控制器与目标域的编码器结合，利用学习到的变换，实现零样本策略迁移。整体流程是先通过语义对齐学习映射关系，再利用该映射关系进行策略迁移。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于语义对齐的零样本迁移方法，避免了对目标域的额外训练或微调。与现有方法相比，该方法更加高效，能够快速适应新的环境。此外，该方法利用锚定观测学习编码器之间的映射关系，使得策略迁移更加可靠。

关键设计：在语义对齐阶段，论文使用仿射变换或正交变换来建模编码器之间的映射关系。具体来说，给定一组锚定观测，通过最小化源域编码器输出经过变换后的结果与目标域编码器输出之间的距离，来学习变换参数。损失函数通常采用均方误差（MSE）。在 CarRacing 环境中，锚定观测可以是赛道的特定位置或车辆的特定状态。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

该论文在 CarRacing 环境中进行了实验，结果表明，即使背景和任务发生变化，该方法也能保持高性能。具体来说，该方法能够实现零样本策略迁移，无需对目标域进行任何训练或微调。实验结果表明，该方法能够显著提高强化学习模型的泛化能力和可重用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶等领域。例如，在机器人导航任务中，可以将一个机器人在室内环境学习到的导航策略迁移到室外环境，而无需重新训练。在自动驾驶领域，可以将一个模拟器中训练的策略迁移到真实道路环境，从而降低开发成本和风险。该方法为构建更鲁棒、可组合的强化学习系统奠定了基础。

📄 摘要（原文）

Deep Reinforcement Learning (RL) models often fail to generalize when even small changes occur in the environment's observations or task requirements. Addressing these shifts typically requires costly retraining, limiting the reusability of learned policies. In this paper, we build on recent work in semantic alignment to propose a zero-shot method for mapping between latent spaces across different agents trained on different visual and task variations. Specifically, we learn a transformation that maps embeddings from one agent's encoder to another agent's encoder without further fine-tuning. Our approach relies on a small set of "anchor" observations that are semantically aligned, which we use to estimate an affine or orthogonal transform. Once the transformation is found, an existing controller trained for one domain can interpret embeddings from a different (existing) encoder in a zero-shot fashion, skipping additional trainings. We empirically demonstrate that our framework preserves high performance under visual and task domain shifts. We empirically demonstrate zero-shot stitching performance on the CarRacing environment with changing background and task. By allowing modular re-assembly of existing policies, it paves the way for more robust, compositional RL in dynamically changing environments.