Dynamic Action Interpolation: A Universal Approach for Accelerating Reinforcement Learning with Expert Guidance

📄 arXiv: 2504.18766v1 📥 PDF

作者: Wenjun Cao

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-04-26

💡 一句话要点

提出动态动作插值（DAI）框架，提升强化学习早期样本效率和最终性能

🎯 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: 强化学习 样本效率 专家指导 动作插值 Actor-Critic 连续控制 MuJoCo

📋 核心要点

  1. 强化学习训练初期样本效率低，需要大量环境交互，现有方法虽能缓解但引入了复杂性。
  2. DAI框架通过动态插值专家和RL动作，无需复杂架构即可提升学习效率和性能。
  3. 实验表明，DAI在MuJoCo任务中显著提升了早期和最终性能，挑战了复杂架构的必要性。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）面临严重的样本效率低下问题，尤其是在训练初期，需要大量的环境交互才能达到较好的性能。现有方法倾向于通过引入先验知识来解决这个问题，但往往会引入显著的架构和实现复杂性。我们提出了动态动作插值（DAI），这是一个通用而直接的框架，它通过时变权重α(t)插值专家动作和RL动作，只需几行代码即可集成到任何Actor-Critic算法中，无需辅助网络或额外的损失函数。我们的理论分析表明，DAI重塑了状态访问分布，从而加速了价值函数的学习，同时保留了收敛保证。在MuJoCo连续控制任务上的实证评估表明，DAI平均提高了早期阶段性能超过160％，最终性能提高了50％以上，其中Humanoid任务在早期阶段显示出4倍的改进，在收敛时显示出2倍的增益。这些结果挑战了复杂架构修改对于样本高效强化学习是必要的这一假设。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习在训练初期面临严重的样本效率问题，智能体需要大量的环境交互才能学习到有效的策略。现有方法通常通过引入专家知识或行为克隆来加速学习，但这些方法往往需要复杂的网络结构设计、额外的损失函数以及精细的超参数调整，增加了算法的实现难度和计算成本。

核心思路：DAI的核心思路是通过动态地融合专家动作和强化学习智能体自身的动作，从而引导智能体探索更有价值的状态空间，加速价值函数的学习。通过一个时变权重α(t)来控制专家动作和RL动作的比例，在训练初期更多地依赖专家动作，随着训练的进行逐渐过渡到依赖RL智能体自身的动作。

技术框架：DAI框架可以集成到任何Actor-Critic算法中。在每个时间步，智能体首先根据当前策略生成一个动作，然后根据时变权重α(t)将该动作与专家动作进行插值，得到最终执行的动作。整个过程不需要额外的网络结构或损失函数，只需要修改动作选择的步骤即可。

关键创新：DAI的关键创新在于其简单性和通用性。它不需要复杂的架构修改或额外的训练目标，就可以有效地利用专家知识来加速强化学习。与现有方法相比，DAI更加易于实现和部署，并且可以应用于各种不同的强化学习算法和环境。

关键设计：DAI的关键设计在于时变权重α(t)的选择。论文中采用了一种简单的线性衰减策略，即α(t)从1开始线性衰减到0。此外，专家动作的选择也很重要，可以使用行为克隆或其他方法来训练一个专家策略。论文中没有对网络结构或损失函数进行特殊的修改，而是直接使用了标准的Actor-Critic算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DAI在MuJoCo连续控制任务中显著提高了强化学习的性能。平均而言，DAI将早期阶段的性能提高了160％以上，最终性能提高了50％以上。在Humanoid任务中，DAI在早期阶段实现了4倍的改进，在收敛时实现了2倍的增益。这些结果表明，DAI是一种有效的样本高效强化学习方法。

🎯 应用场景

DAI框架具有广泛的应用前景，可以应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。尤其是在需要快速学习和部署的场景下，DAI可以显著提高强化学习的效率和性能。此外，DAI还可以用于解决探索问题，引导智能体探索更有价值的状态空间。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) suffers from severe sample inefficiency, especially during early training, requiring extensive environmental interactions to perform competently. Existing methods tend to solve this by incorporating prior knowledge, but introduce significant architectural and implementation complexity. We propose Dynamic Action Interpolation (DAI), a universal yet straightforward framework that interpolates expert and RL actions via a time-varying weight $α(t)$, integrating into any Actor-Critic algorithm with just a few lines of code and without auxiliary networks or additional losses. Our theoretical analysis shows that DAI reshapes state visitation distributions to accelerate value function learning while preserving convergence guarantees. Empirical evaluations across MuJoCo continuous control tasks demonstrate that DAI improves early-stage performance by over 160\% on average and final performance by more than 50\%, with the Humanoid task showing a 4$\times$ improvement early on and a 2$\times$ gain at convergence. These results challenge the assumption that complex architectural modifications are necessary for sample-efficient reinforcement learning.