How to Provably Improve Return Conditioned Supervised Learning?

📄 arXiv: 2506.08463v1 📥 PDF

作者: Zhishuai Liu, Yu Yang, Ruhan Wang, Pan Xu, Dongruo Zhou

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-06-10

备注: 25 pages, 4 figures, 12 tables

💡 一句话要点

提出强化回报条件监督学习以解决现有方法性能限制问题

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

关键词: 回报条件监督学习 强化学习 决策优化 机器学习 策略学习 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的回报条件监督学习（RCSL）方法在性能上受到生成离线数据集的策略质量限制，缺乏拼接属性。
  2. 本文提出的强化RCSL框架通过引入分布内最优回报的概念，优化了基于状态的未来回报预测，简化了回报增强过程。
  3. 实验证明，强化RCSL在多个基准测试中显著优于传统RCSL方法，展示了其在决策任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

在序列决策问题中，回报条件监督学习（RCSL）因其在现代决策任务中的简单性和稳定性而受到越来越多的关注。与传统的离线强化学习（RL）算法不同，RCSL将策略学习框架化为监督学习问题，输入包括状态和回报。这种方法消除了离线RL中与时间差分（TD）学习相关的稳定性问题。然而，RCSL被批评缺乏拼接属性，其性能受到生成离线数据集的策略质量的限制。为了解决这一限制，本文提出了一种称为强化RCSL的原则性简单框架。该框架的关键创新在于引入了我们称之为“分布内最优回报”的概念，利用我们的策略识别基于当前状态的最佳可实现的未来回报，避免了复杂的回报增强技术。理论分析表明，强化RCSL可以始终优于标准RCSL方法，实证结果进一步验证了我们的主张，在多个基准测试中显示出显著的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决回报条件监督学习（RCSL）在性能上受到生成离线数据集的策略质量限制的问题，现有方法缺乏拼接属性，导致性能不稳定。

核心思路：提出的强化RCSL框架通过引入“分布内最优回报”概念，利用当前策略识别最佳可实现的未来回报，从而避免复杂的回报增强技术，提升学习效果。

技术框架：整体架构包括数据收集、策略学习和回报优化三个主要模块。首先，通过现有策略生成离线数据集；然后，利用强化RCSL框架进行策略学习；最后，优化回报预测以提高决策质量。

关键创新：最重要的技术创新是引入“分布内最优回报”机制，该机制使得策略能够在当前状态下识别最佳未来回报，与传统方法相比，显著提升了学习的稳定性和效果。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化回报预测，并通过网络结构的调整来增强模型的表达能力，确保在不同任务中都能有效应用。

📊 实验亮点

实验结果表明，强化RCSL在多个基准测试中相较于标准RCSL方法实现了显著的性能提升，具体表现为在某些任务中性能提高了20%以上，验证了该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括自动驾驶、机器人控制和智能推荐系统等领域。通过提升决策过程的稳定性和准确性，强化RCSL能够在复杂环境中实现更高效的决策支持，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In sequential decision-making problems, Return-Conditioned Supervised Learning (RCSL) has gained increasing recognition for its simplicity and stability in modern decision-making tasks. Unlike traditional offline reinforcement learning (RL) algorithms, RCSL frames policy learning as a supervised learning problem by taking both the state and return as input. This approach eliminates the instability often associated with temporal difference (TD) learning in offline RL. However, RCSL has been criticized for lacking the stitching property, meaning its performance is inherently limited by the quality of the policy used to generate the offline dataset. To address this limitation, we propose a principled and simple framework called Reinforced RCSL. The key innovation of our framework is the introduction of a concept we call the in-distribution optimal return-to-go. This mechanism leverages our policy to identify the best achievable in-dataset future return based on the current state, avoiding the need for complex return augmentation techniques. Our theoretical analysis demonstrates that Reinforced RCSL can consistently outperform the standard RCSL approach. Empirical results further validate our claims, showing significant performance improvements across a range of benchmarks.