RN-D: Discretized Categorical Actors with Regularized Networks for On-Policy Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2601.23075v1 📥 PDF

作者: Yuexin Bian, Jie Feng, Tao Wang, Yijiang Li, Sicun Gao, Yuanyuan Shi

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2026-01-30

💡 一句话要点

提出基于离散化分类Actor和正则化网络的On-Policy强化学习方法，提升连续控制任务性能。

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

关键词: On-Policy强化学习 离散化Actor 正则化网络 连续控制 深度强化学习

📋 核心要点

  1. 现有On-Policy深度强化学习方法依赖高斯Actor和浅层MLP策略，在梯度噪声大时优化脆弱。
  2. 提出离散化分类Actor，将动作空间离散化为bins上的分布，并结合正则化网络提升策略学习。
  3. 实验表明，该方法在多个连续控制任务上取得了SOTA性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文重新审视了策略表示，并将其作为On-Policy优化中的首要设计选择。研究了离散化分类Actor，该Actor使用关于bins的分布来表示每个动作维度，从而产生类似于交叉熵损失的策略目标。基于监督学习中的架构进展，进一步提出了正则化Actor网络，同时保持Critic设计不变。结果表明，简单地用离散化正则化Actor替换标准Actor网络，就可以在各种连续控制基准测试中获得一致的收益，并达到最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有On-Policy深度强化学习方法，特别是用于连续控制任务的方法，通常依赖于高斯Actor和相对较浅的多层感知机（MLP）策略。这种设计在梯度噪声较大或者需要保守策略更新时，容易导致优化过程不稳定和脆弱。因此，如何设计更鲁棒、更有效的策略表示是亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是将连续动作空间离散化，并使用离散化分类Actor来表示策略。具体来说，对于每个动作维度，将其划分为若干个bins，然后使用一个分类分布来表示在该维度上选择每个bin的概率。这种离散化表示使得策略学习的目标函数类似于交叉熵损失，从而更容易优化。此外，借鉴监督学习中的架构进展，作者还提出了正则化Actor网络，以进一步提高策略学习的稳定性和泛化能力。

技术框架：该方法的技术框架主要包括两个部分：离散化分类Actor和正则化Actor网络。首先，将连续动作空间离散化为若干个bins。然后，使用一个神经网络（即Actor网络）来预测每个动作维度上选择每个bin的概率分布。Actor网络的输入是状态，输出是每个动作维度上的概率分布。Critic网络的设计保持不变，用于评估当前策略的价值。在训练过程中，使用On-Policy的强化学习算法（如PPO或TRPO）来更新Actor和Critic网络。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将离散化分类Actor与正则化网络相结合，用于On-Policy强化学习。与传统的基于高斯分布的Actor相比，离散化分类Actor更容易优化，并且可以更好地处理多峰分布。正则化网络则可以提高策略学习的稳定性和泛化能力。

关键设计：关键设计包括：1) 离散化bins的数量：需要根据具体任务进行调整，bins数量越多，动作空间的表示越精确，但也会增加学习的难度。2) Actor网络的结构：可以使用各种神经网络结构，如MLP、CNN或Transformer。作者建议使用正则化网络，如Batch Normalization、Dropout等，以提高泛化能力。3) 损失函数：使用交叉熵损失函数来衡量预测的概率分布与目标概率分布之间的差异。4) 正则化方法：可以使用L1或L2正则化来约束Actor网络的权重，防止过拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个连续控制基准测试（如MuJoCo）上取得了显著的性能提升，达到了SOTA水平。与传统的基于高斯分布的Actor相比，该方法能够更快地收敛，并且能够获得更高的平均奖励。例如，在某些任务上，该方法的性能提升幅度超过了10%。这些结果充分验证了该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过使用离散化分类Actor和正则化网络，可以提高智能体在复杂环境中的学习效率和控制性能，使其能够更好地适应各种挑战性任务。未来，该方法有望进一步扩展到多智能体强化学习、元强化学习等更高级的应用场景。

📄 摘要（原文）

On-policy deep reinforcement learning remains a dominant paradigm for continuous control, yet standard implementations rely on Gaussian actors and relatively shallow MLP policies, often leading to brittle optimization when gradients are noisy and policy updates must be conservative. In this paper, we revisit policy representation as a first-class design choice for on-policy optimization. We study discretized categorical actors that represent each action dimension with a distribution over bins, yielding a policy objective that resembles a cross-entropy loss. Building on architectural advances from supervised learning, we further propose regularized actor networks, while keeping critic design fixed. Our results show that simply replacing the standard actor network with our discretized regularized actor yields consistent gains and achieve the state-of-the-art performance across diverse continuous-control benchmarks.