rQdia: Regularizing Q-Value Distributions With Image Augmentation
作者: Sam Lerman, Jing Bi
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-06-26
💡 一句话要点
提出rQdia通过图像增强正则化Q值分布以提升深度强化学习性能
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 Q值分布 图像增强 样本效率 MuJoCo Atari 无模型控制
📋 核心要点
- 现有的深度强化学习方法在处理像素输入时，Q值分布的正则化不足，导致训练效率低下。
- 论文提出rQdia，通过图像增强技术和均方误差损失函数来正则化Q值分布，从而提升学习效果。
- 实验结果显示，rQdia在多个任务中显著提升了样本效率和训练效果，尤其在MuJoCo和Atari环境中表现突出。
📝 摘要（中文）
rQdia通过在基于像素的深度强化学习中使用增强图像来正则化Q值分布。通过一个简单的辅助损失函数，利用均方误差（MSE）来平衡这些分布，rQdia在MuJoCo连续控制套件的9/12和10/12任务中分别提升了DrQ和SAC的性能，并在18/26个Atari街机环境中提升了数据高效的Rainbow算法。提升体现在样本效率和长期训练效果上。此外，rQdia的引入使得无模型的连续控制在像素输入下超越了状态编码基线。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决基于像素的深度强化学习中Q值分布正则化不足的问题。现有方法在处理图像输入时，常常面临训练效率低、样本利用不充分等挑战。
核心思路：论文提出的rQdia方法通过引入图像增强技术，结合均方误差损失函数，来平衡和正则化Q值分布，从而提高学习的稳定性和效率。这样的设计能够有效利用增强后的图像数据，提升模型的泛化能力。
技术框架：rQdia的整体架构包括图像增强模块和Q值分布正则化模块。首先，通过图像增强生成多样化的训练样本，然后利用均方误差损失函数对Q值分布进行正则化，最终通过强化学习算法进行训练。
关键创新：rQdia的主要创新在于将图像增强与Q值分布的正则化结合起来，形成了一种新的训练策略。这一方法与传统的基于状态的编码方法相比，能够更好地处理像素输入，提升模型的性能。
关键设计：在设计上，rQdia使用了简单的均方误差损失函数来平衡Q值分布，并通过多种图像增强技术（如旋转、缩放等）来生成训练样本。这些设计使得模型在训练过程中能够更好地适应不同的输入变化。
📊 实验亮点
实验结果表明，rQdia在MuJoCo连续控制套件中分别提升了DrQ和SAC的性能，成功在9/12和10/12任务中超越基线。此外，在18/26个Atari街机环境中，rQdia显著提高了数据利用效率，展示了其在样本效率和长期训练效果上的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、游戏AI等需要实时决策的场景。通过提升深度强化学习在像素输入下的表现，rQdia有助于推动这些领域的技术进步，提升智能体的学习效率和决策能力。未来，rQdia可能会在更复杂的环境中得到应用，进一步拓展其影响力。
📄 摘要（原文）
rQdia regularizes Q-value distributions with augmented images in pixel-based deep reinforcement learning. With a simple auxiliary loss, that equalizes these distributions via MSE, rQdia boosts DrQ and SAC on 9/12 and 10/12 tasks respectively in the MuJoCo Continuous Control Suite from pixels, and Data-Efficient Rainbow on 18/26 Atari Arcade environments. Gains are measured in both sample efficiency and longer-term training. Moreover, the addition of rQdia finally propels model-free continuous control from pixels over the state encoding baseline.