Information-Directed Offline-to-Online Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2605.29405v1 📥 PDF

作者: Keru Chen

分类: cs.LG

发布日期: 2026-05-28

💡 一句话要点

提出信息导向的离线到在线强化学习方法以解决探索问题

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

关键词: 离线强化学习 信息导向采样 条件互信息 贝叶斯优化 决策理论

📋 核心要点

  1. 现有的离线到在线强化学习方法在利用离线数据时，仍然面临探索不足的问题，导致决策效果不佳。
  2. 本文提出的信息导向采样（IDS）通过条件互信息来量化残余不确定性，从而优化在线决策过程，提升探索效率。
  3. 实验结果显示，IDS在处理具有偏差的离线数据时，能够显著降低贝叶斯遗憾，相较于传统方法有明显提升。

📝 摘要（中文）

从离线数据集进行决策通常会从固定的离线数据开始一个策略或评分模型，然后通过有限的在线交互进行精炼。离线数据降低了不确定性，但并未消除探索的需求。本文通过条件互信息形式化这种残余不确定性，提出信息导向采样（IDS），该方法通过权衡瞬时遗憾与信息增益来选择动作。我们证明了IDS的通用离线到在线贝叶斯遗憾界限，并在已知动态的贝叶斯线性奖励模型中，展示了IDS在特定条件下的有效性。实验结果表明，IDS在离线数据具有信息性但存在偏差或低概率残余不确定性的情况下最为有效。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线数据集在决策过程中对探索的影响，现有方法往往无法有效利用离线数据中的信息，导致在线决策效果不佳。

核心思路：提出的信息导向采样（IDS）通过条件互信息来量化残余不确定性，选择动作时在瞬时遗憾与信息增益之间进行权衡，从而提高决策的有效性。

技术框架：IDS的整体架构包括离线数据的预处理、条件互信息的计算、动作选择策略的优化等主要模块，形成一个闭环的决策流程。

关键创新：IDS的核心创新在于引入条件互信息的概念，能够有效地识别和利用离线数据中的信息，从而改善在线决策的探索效率，与传统方法相比具有本质的区别。

关键设计：在设计中，IDS的参数η用于调节瞬时遗憾与信息增益的权衡，确保在不同场景下的灵活性。此外，采用贝叶斯线性奖励模型来分析条件互信息的对数行列式形式，进一步提升了方法的理论基础。

📊 实验亮点

实验结果表明，IDS在离线数据具有信息性但存在偏差的情况下，能够显著降低贝叶斯遗憾，相较于传统的汤普森采样方法，IDS在特定条件下实现了常数因子的遗憾分离，验证了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括强化学习、离线学习和贝叶斯优化等。通过优化决策过程，IDS可以在机器人控制、自动驾驶、个性化推荐等实际场景中发挥重要作用，提升系统的智能化水平和决策效率。

📄 摘要（原文）

Decision-making from offline datasets typically warm-starts a policy or score model from fixed offline data and then refines it with limited online interaction. Offline data reduces uncertainty, but it does not remove the need for exploration; it changes what remains to be explored. We formalise this residual uncertainty by the conditional mutual information $I(χ;τ_{1:T}\mid\mathcal{D}N)$ between a learning target $χ$ and the online trajectories after conditioning on the offline dataset. This view leads naturally to information-directed sampling (IDS), a family parameterised by $η\ge 0$ that selects actions by trading off instantaneous regret against information gain. We prove a generic offline-to-online Bayesian regret bound for IDS through a ratio certificate: any information-ratio bound satisfied by a reference Thompson-sampling policy over the same randomised policy class is inherited by IDS. In a known-dynamics Bayesian linear-reward model, the conditional mutual information has a log-determinant form, and vanilla IDS ($η=0$) satisfies $\widetilde O!\left(Hd\min\left{\sqrt T,\,T\sqrt{C^\dagger{β,\mathrm{IDS}_0}(N,T)/N}\right}\right),$ where the coverage coefficient is tied to the visitation distribution induced by vanilla IDS itself. We also identify a warm-start regime with a dominated but informative probe in which vanilla IDS selects the probe while Thompson sampling never does, giving a constant-factor Bayesian regret separation. Controlled bandit experiments and D4RL offline-to-online RL experiments validate this mechanism: IDS is most beneficial when offline data is informative but leaves biased or low-probability residual uncertainty that targeted online actions can resolve, a regime shared by offline RL, offline black-box optimization, and Bayesian optimization.