Filtering Learning Histories Enhances In-Context Reinforcement Learning
作者: Weiqin Chen, Xinjie Zhang, Dharmashankar Subramanian, Santiago Paternain
分类: cs.LG, cs.RO
发布日期: 2025-05-21
💡 一句话要点
提出学习历史过滤（LHF）方法，通过数据预处理提升Transformer模型在上下文强化学习中的性能。
🎯 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: 上下文强化学习 Transformer模型 学习历史过滤 数据预处理 次优性 机器人控制 模仿学习
📋 核心要点
- 现有ICRL方法依赖模仿学习历史，但会继承源算法的次优策略，影响性能。
- 提出学习历史过滤（LHF）方法，通过重加权和过滤学习历史，减少次优行为的传递。
- 实验表明，LHF在多种ICRL基准测试中，能有效提升性能，尤其是在噪声数据环境下。
📝 摘要（中文）
Transformer模型展现出卓越的上下文强化学习（ICRL）能力，无需重新训练或微调即可泛化到先前未见过的环境并得到改进。这通常通过模仿大量预训练环境中源强化学习算法的完整学习历史来实现。然而，这可能传递源算法/数据集中的次优行为。因此，本文从数据集预处理的角度出发，解决继承次优性的问题。受到加权经验风险最小化的启发，我们提出了一种简单而有效的方法，即学习历史过滤（LHF），通过基于学习历史的改进和稳定性特征对其进行重新加权和过滤，从而增强ICRL。据我们所知，LHF是第一个通过数据集预处理来避免源次优性的方法，并且可以与当前最先进的（SOTA）ICRL算法相结合。我们通过一系列在著名的ICRL基准上进行的实验，证实了LHF的有效性，这些实验涵盖了离散环境和连续机器人操作任务，并使用三种SOTA ICRL算法（AD、DPT、DICP）作为骨干。LHF在各种次优场景以及不同的超参数和采样策略下表现出强大的性能。值得注意的是，LHF的卓越性能在存在噪声数据的情况下变得更加明显，表明了过滤学习历史的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：现有上下文强化学习（ICRL）方法，如AD、DPT、DICP等，依赖于Transformer模型模仿大量预训练环境中的学习历史。然而，这些学习历史可能包含源强化学习算法的次优行为，导致ICRL模型继承这些次优策略，从而限制了其性能。现有方法缺乏有效的数据预处理手段来解决这个问题。
核心思路：论文的核心思路是通过对学习历史进行过滤和重加权，从而减少次优学习历史对ICRL模型的影响。其基本假设是，好的学习历史应该表现出持续的改进和相对的稳定性。通过对学习历史的改进和稳定性进行评估，可以识别并降低次优学习历史的权重，从而提升ICRL模型的性能。这种思路借鉴了加权经验风险最小化的思想。
技术框架：LHF方法主要包含以下几个步骤：1) 收集源强化学习算法在多个环境中的学习历史；2) 对每个学习历史计算改进和稳定性指标；3) 基于这些指标，对学习历史进行重加权或过滤；4) 使用重加权或过滤后的学习历史训练ICRL模型。该方法可以作为数据预处理步骤，与现有的ICRL算法（如AD、DPT、DICP）相结合。
关键创新：LHF方法的关键创新在于，它是第一个通过数据集预处理来解决ICRL中源次优性问题的方法。与以往专注于模型结构或训练算法的ICRL方法不同，LHF从数据层面入手，通过过滤和重加权学习历史，减少了次优行为的传递。这种方法具有通用性，可以与多种ICRL算法相结合。
关键设计：LHF的关键设计在于如何定义和计算学习历史的改进和稳定性指标。改进指标可以基于学习历史中奖励的增长率或策略的改进程度来计算。稳定性指标可以基于学习历史中策略的方差或奖励的波动程度来计算。具体的重加权或过滤策略可以基于这些指标进行设计，例如，可以设置一个阈值，将改进或稳定性低于阈值的学习历史过滤掉，或者根据改进和稳定性指标对学习历史进行加权。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LHF方法在离散环境和连续机器人操作任务中均能有效提升ICRL模型的性能。在与AD、DPT、DICP等SOTA算法结合后，LHF在各种次优场景下均表现出强大的性能。尤其是在存在噪声数据的情况下，LHF的优势更加明显，证明了过滤学习历史的重要性。具体性能提升数据未知，但论文强调了LHF在多种场景下的鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要上下文强化学习的场景，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等。通过过滤掉次优的学习历史，可以提升ICRL模型的泛化能力和鲁棒性，使其在新的环境中更快地适应并取得更好的性能。该方法尤其适用于数据质量不高或存在噪声的环境。
📄 摘要（原文）
Transformer models (TMs) have exhibited remarkable in-context reinforcement learning (ICRL) capabilities, allowing them to generalize to and improve in previously unseen environments without re-training or fine-tuning. This is typically accomplished by imitating the complete learning histories of a source RL algorithm over a substantial amount of pretraining environments, which, however, may transfer suboptimal behaviors inherited from the source algorithm/dataset. Therefore, in this work, we address the issue of inheriting suboptimality from the perspective of dataset preprocessing. Motivated by the success of the weighted empirical risk minimization, we propose a simple yet effective approach, learning history filtering (LHF), to enhance ICRL by reweighting and filtering the learning histories based on their improvement and stability characteristics. To the best of our knowledge, LHF is the first approach to avoid source suboptimality by dataset preprocessing, and can be combined with the current state-of-the-art (SOTA) ICRL algorithms. We substantiate the effectiveness of LHF through a series of experiments conducted on the well-known ICRL benchmarks, encompassing both discrete environments and continuous robotic manipulation tasks, with three SOTA ICRL algorithms (AD, DPT, DICP) as the backbones. LHF exhibits robust performance across a variety of suboptimal scenarios, as well as under varying hyperparameters and sampling strategies. Notably, the superior performance of LHF becomes more pronounced in the presence of noisy data, indicating the significance of filtering learning histories.