Target-Aligned Bellman Backup for Cross-domain Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2605.22376v1 📥 PDF

作者: Wei Liu, Ting Long

分类: cs.LG

发布日期: 2026-05-21

💡 一句话要点

提出目标对齐的贝尔曼备份(TABB)方法，解决跨域离线强化学习中的数据迁移问题。

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

关键词: 跨域强化学习 离线强化学习 贝尔曼备份 目标对齐 数据迁移 策略学习 Q函数

📋 核心要点

  1. 现有跨域离线强化学习方法依赖转移相似性评估数据可迁移性，忽略了长期回报一致性。
  2. TABB方法基于贝尔曼目标对齐评估数据可迁移性，选择性利用源域数据提升目标域贝尔曼目标估计。
  3. 实验表明，在目标域数据有限的情况下，TABB方法在多个跨域离线强化学习任务中表现出色。

📝 摘要（中文）

跨域离线强化学习(CDRL)旨在利用源域数据来改进目标域中的策略学习。现有方法通常通过衡量源域数据与目标域转移的相似性来评估其可迁移性，并隐式地执行转移级别的选择。被认为相似的转移被赋予更高的权重或奖励，而不相似的则被降低权重。然而，转移级别的相似性并不一定意味着长期回报的一致性。即使在视觉或动态上相似的转移也可能在目标域中导致显著不同的结果，这可能会误导策略学习并降低性能。为了解决这个问题，我们重新审视了策略学习的根本目标。由于策略优化最终依赖于贝尔曼目标来评估决策的质量，因此我们建议基于源域转移与目标域贝尔曼目标的对齐程度来评估其可迁移性，而不是肤浅的转移相似性。基于此，我们提出了一种名为目标对齐贝尔曼备份(TABB)的方法，该方法通过衡量源域数据对目标域中准确贝尔曼目标估计的贡献来选择性地利用源域数据。我们在具有高度有限的目标域数据的广泛的跨域离线RL设置中评估了TABB。实验结果表明，TABB始终能获得强大的性能。

🔬 方法详解

问题定义：跨域离线强化学习(CDRL)旨在利用源域数据提升目标域策略学习。现有方法主要关注源域和目标域转移样本的相似性，例如视觉相似或动力学相似。然而，即使是相似的转移样本，在目标域中也可能导致截然不同的长期回报，从而误导策略学习。现有方法缺乏对长期回报一致性的考虑，导致性能下降。

核心思路：论文的核心思想是，策略学习的最终目标是优化贝尔曼目标，因此应该基于源域数据对目标域贝尔曼目标估计的贡献来评估其可迁移性。换句话说，如果源域数据能够帮助更准确地估计目标域的贝尔曼目标，那么这些数据就是有用的，应该被利用。这种思路避免了仅仅关注转移样本的表面相似性，而更加关注其对策略学习的实际价值。

技术框架：TABB方法的核心在于选择性地利用源域数据来更新目标域的Q函数。具体流程如下：1) 从源域和目标域的离线数据集中采样转移样本；2) 使用目标域数据估计贝尔曼目标；3) 评估源域转移样本对目标域贝尔曼目标估计的贡献，即计算源域转移样本与目标域贝尔曼目标的对齐程度；4) 根据对齐程度，对源域转移样本进行加权，并将其用于更新目标域的Q函数。

关键创新：TABB方法的关键创新在于，它将数据可迁移性的评估标准从转移样本的相似性转移到贝尔曼目标的对齐程度。这种转变使得算法能够更加关注对策略学习有实际价值的源域数据，从而避免了被表面相似但长期回报不一致的样本所误导。这是与现有方法最本质的区别。

关键设计：TABB方法的关键设计包括：1) 如何衡量源域转移样本与目标域贝尔曼目标的对齐程度。论文可能使用了某种相似度度量函数，例如余弦相似度或KL散度，来衡量源域转移样本的Q值与目标域贝尔曼目标之间的差距；2) 如何根据对齐程度对源域转移样本进行加权。论文可能使用了某种权重函数，例如softmax函数，将对齐程度转化为权重，并将其用于加权更新目标域的Q函数；3) 如何平衡源域数据和目标域数据在Q函数更新中的贡献。论文可能使用了某种超参数来控制源域数据的权重。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，TABB方法在多个跨域离线强化学习任务中取得了显著的性能提升。在目标域数据非常有限的情况下，TABB方法能够有效地利用源域数据，超越了现有的基于转移相似性的方法。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、游戏AI等领域，尤其是在目标环境数据稀缺或获取成本高昂的情况下，通过迁移学习利用其他环境的数据来快速提升策略性能。该方法具有很高的实际应用价值，可以降低训练成本，加速智能系统的开发。

📄 摘要（原文）

Cross-domain offline reinforcement learning (CDRL) aims to improve policy learning in a target domain by leveraging data collected from a source domain. Existing works typically assess the transferability of source-domain data by measuring its similarity to target-domain transitions, and implicitly perform transition-level selection. Transitions that are considered similar are assigned higher weights or rewards, while dissimilar ones are down-weighted. However, transition-level similarity does not necessarily imply consistency in long-term returns. Even visually or dynamically similar transitions may lead to significantly different outcomes in the target domain, which can mislead policy learning and degrade performance. To address this issue, we revisit the fundamental objective of policy learning. Since policy optimization ultimately relies on Bellman targets to evaluate the quality of decisions, we propose to assess the transferability of source-domain transitions based on their alignment with target-domain Bellman targets, rather than superficial transition similarity. Based on this insight, we propose a method termed Target-Aligned Bellman Backup (TABB), which selectively leverages source-domain data by measuring their contribution to accurate Bellman target estimation in the target domain. We evaluate TABB across a broad range of cross-domain offline RL settings with highly limited target-domain data. Experimental results show that TABB consistently achieves strong performance.