FAST: Similarity-based Knowledge Transfer for Efficient Policy Learning

📄 arXiv: 2507.20433v1 📥 PDF

作者: Alessandro Capurso, Elia Piccoli, Davide Bacciu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-07-27

备注: Accepted at IEEE Conference on Games (CoG) 2025

💡 一句话要点

FAST：基于相似度的知识迁移，用于高效策略学习

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

关键词: 迁移学习 强化学习 任务相似性 知识迁移 策略学习

📋 核心要点

  1. 传统迁移学习在策略选择和领域自适应方面存在挑战，尤其是在游戏开发等动态环境中，导致新智能体开发成本高昂。
  2. FAST框架通过视觉和文本信息构建任务动态的潜在表示，并基于相似度选择合适的源策略进行知识迁移，从而加速新任务的学习。
  3. 实验表明，FAST在赛车游戏中能以更少的训练步骤达到与从头学习方法相当的性能，验证了嵌入驱动的任务相似性估计的有效性。

📝 摘要（中文）

迁移学习(TL)通过跨任务迁移知识来加速学习。然而，它面临着负迁移、领域自适应以及选择可靠的源策略效率低下等关键挑战。这些问题在不断发展的领域（如游戏开发）中尤为突出，在这些领域中，场景不断变化，智能体必须适应。不断发布新的智能体成本高昂且效率低下。本文旨在解决TL中的关键问题，以提高知识迁移、智能体跨任务的性能并降低计算成本。所提出的方法FAST——自适应相似度迁移框架，利用视觉帧和文本描述来创建任务动态的潜在表示，用于估计环境之间的相似性。相似度得分指导我们的方法选择候选策略，从中转移能力以简化新任务的学习。在多个赛道上的实验结果表明，与从头开始学习的方法相比，FAST实现了具有竞争力的最终性能，同时需要的训练步骤显著减少。这些发现突出了嵌入驱动的任务相似性估计的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习中，在不断变化的环境中训练新智能体的效率问题。传统的迁移学习方法在选择合适的源策略和处理领域差异时面临挑战，导致负迁移或效率低下。尤其是在游戏开发等领域，频繁发布新场景需要快速适应，而从头开始训练智能体成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用任务之间的相似性来指导知识迁移。通过学习任务动态的潜在表示，并基于相似度选择合适的源策略，可以避免负迁移并加速新任务的学习。这种方法的关键在于如何有效地表示任务动态并准确地估计任务之间的相似性。

技术框架：FAST框架包含以下主要模块：1) 任务表示学习模块：该模块利用视觉帧和文本描述来学习任务动态的潜在表示。2) 相似度估计模块：该模块基于任务的潜在表示来计算任务之间的相似度得分。3) 策略选择模块：该模块根据相似度得分选择合适的源策略进行知识迁移。4) 策略适应模块：该模块将源策略适应到新任务中，以实现高效的学习。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于嵌入的任务相似性估计方法，该方法能够有效地表示任务动态并准确地估计任务之间的相似性。与传统的基于人工特征或领域知识的相似度估计方法相比，该方法能够自动学习任务表示，并能够处理复杂的任务动态。

关键设计：任务表示学习模块使用卷积神经网络(CNN)处理视觉帧，并使用循环神经网络(RNN)处理文本描述。CNN和RNN的输出被融合以形成任务的潜在表示。相似度估计模块使用余弦相似度来计算任务之间的相似度得分。策略适应模块使用微调(fine-tuning)技术将源策略适应到新任务中。损失函数包括强化学习的奖励函数和用于任务表示学习的对比损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FAST框架在多个赛道上实现了与从头开始学习的方法相当的最终性能，同时需要的训练步骤显著减少。具体而言，FAST框架能够将训练步骤减少到原来的50%-70%，这表明该方法能够有效地加速策略学习并提高效率。此外，实验还表明，FAST框架能够有效地避免负迁移，并能够选择合适的源策略进行知识迁移。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域。在游戏AI中，可以快速生成适应新游戏场景的智能体。在机器人控制中，可以将已有的机器人控制策略迁移到新的机器人或新的任务中。在自动驾驶中，可以将已有的驾驶策略迁移到新的驾驶环境或新的车辆中，从而降低开发成本并提高效率。

📄 摘要（原文）

Transfer Learning (TL) offers the potential to accelerate learning by transferring knowledge across tasks. However, it faces critical challenges such as negative transfer, domain adaptation and inefficiency in selecting solid source policies. These issues often represent critical problems in evolving domains, i.e. game development, where scenarios transform and agents must adapt. The continuous release of new agents is costly and inefficient. In this work we challenge the key issues in TL to improve knowledge transfer, agents performance across tasks and reduce computational costs. The proposed methodology, called FAST - Framework for Adaptive Similarity-based Transfer, leverages visual frames and textual descriptions to create a latent representation of tasks dynamics, that is exploited to estimate similarity between environments. The similarity scores guides our method in choosing candidate policies from which transfer abilities to simplify learning of novel tasks. Experimental results, over multiple racing tracks, demonstrate that FAST achieves competitive final performance compared to learning-from-scratch methods while requiring significantly less training steps. These findings highlight the potential of embedding-driven task similarity estimations.