HyperController: A Hyperparameter Controller for Fast and Stable Training of Reinforcement Learning Neural Networks

📄 arXiv: 2504.19382v1 📥 PDF

作者: Jonathan Gornet, Yiannis Kantaros, Bruno Sinopoli

分类: cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-04-27

💡 一句话要点

提出HyperController，加速强化学习神经网络的超参数优化。

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

关键词: 超参数优化 强化学习 卡尔曼滤波 线性高斯动态系统 神经网络训练

📋 核心要点

  1. 强化学习神经网络的训练对超参数敏感，手动调整耗时且效果不稳定。
  2. HyperController将超参数优化建模为线性高斯动态系统，利用卡尔曼滤波进行高效学习。
  3. 实验表明，HyperController在多个Gymnasium环境中优于其他超参数优化算法，提升了训练效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种计算高效的超参数控制器（HyperController），用于强化学习神经网络训练过程中的超参数优化。HyperController能够快速优化超参数，同时保证强化学习神经网络的性能提升，从而加速训练和部署。其核心思想是将超参数优化问题建模为一个未知的线性高斯动态系统，该系统具有线性变化的状态。然后，利用卡尔曼滤波器学习超参数目标函数的有效表示，卡尔曼滤波器是线性高斯动态系统的最优单步预测器。为了验证HyperController的性能，将其应用于OpenAI Gymnasium环境中的强化学习神经网络训练过程中的超参数优化。在五个Gymnasium环境中，HyperController在四个环境中实现了最高的平均奖励。结果表明，HyperController在高效稳定地训练强化学习神经网络方面具有潜力。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习神经网络的训练过程对超参数的选择非常敏感，不合适的超参数会导致训练不稳定、收敛速度慢甚至无法收敛。现有的超参数优化方法，如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等，计算成本高昂，难以在强化学习训练过程中实时应用。因此，如何在强化学习训练过程中高效、稳定地优化超参数是一个关键问题。

核心思路：HyperController的核心思路是将超参数优化问题建模为一个未知的线性高斯动态系统。该系统假设超参数对性能的影响是线性的，并且存在高斯噪声。通过这种建模，可以使用卡尔曼滤波器来估计超参数目标函数，并预测下一步的超参数值。卡尔曼滤波器是一种高效的递归滤波器，能够在线性高斯动态系统中提供最优的单步预测。

技术框架：HyperController的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 初始化：随机初始化超参数；2) 训练：使用当前超参数训练强化学习神经网络；3) 评估：评估训练后的神经网络性能，得到奖励值；4) 更新：使用卡尔曼滤波器更新超参数目标函数的估计；5) 预测：使用卡尔曼滤波器预测下一步的超参数值；6) 迭代：重复步骤2-5，直到训练结束。

关键创新：HyperController的关键创新在于将超参数优化问题建模为线性高斯动态系统，并利用卡尔曼滤波器进行高效学习。与传统的超参数优化方法相比，HyperController具有以下优势：1) 计算效率高：卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，计算复杂度低，适合在线优化；2) 稳定性好：卡尔曼滤波器能够有效地过滤噪声，保证超参数优化的稳定性；3) 自适应性强：卡尔曼滤波器能够根据实际训练情况自适应地调整超参数。

关键设计：HyperController的关键设计包括：1) 线性高斯动态系统的建模：需要选择合适的超参数作为状态变量，并确定状态转移矩阵和观测矩阵；2) 卡尔曼滤波器的参数设置：需要设置合适的初始状态估计、状态噪声协方差和观测噪声协方差；3) 奖励函数的选择：需要选择能够反映神经网络性能的奖励函数，例如平均奖励或成功率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在五个OpenAI Gymnasium环境中，HyperController在四个环境中实现了最高的平均奖励，证明了其在超参数优化方面的有效性。与其他超参数优化算法相比，HyperController能够更快地收敛到最优超参数，并获得更高的性能。例如，在某些环境中，HyperController的性能提升幅度超过10%。

🎯 应用场景

HyperController可应用于各种强化学习任务中，尤其适用于对训练效率和稳定性要求较高的场景，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等。通过自动优化超参数，可以显著减少人工调参的工作量，加速模型开发和部署，并提高模型的性能和鲁棒性。该方法还可扩展到其他机器学习算法的超参数优化。

📄 摘要（原文）

We introduce Hyperparameter Controller (HyperController), a computationally efficient algorithm for hyperparameter optimization during training of reinforcement learning neural networks. HyperController optimizes hyperparameters quickly while also maintaining improvement of the reinforcement learning neural network, resulting in faster training and deployment. It achieves this by modeling the hyperparameter optimization problem as an unknown Linear Gaussian Dynamical System, which is a system with a state that linearly changes. It then learns an efficient representation of the hyperparameter objective function using the Kalman filter, which is the optimal one-step predictor for a Linear Gaussian Dynamical System. To demonstrate the performance of HyperController, it is applied as a hyperparameter optimizer during training of reinforcement learning neural networks on a variety of OpenAI Gymnasium environments. In four out of the five Gymnasium environments, HyperController achieves highest median reward during evaluation compared to other algorithms. The results exhibit the potential of HyperController for efficient and stable training of reinforcement learning neural networks.