Reusing Past Samples in Proximal Policy Optimization: When and How Does It Help?
作者: Alessandro Montenegro, Riccardo Venturelli, Marco Mussi, Matteo Papini, Alberto Maria Metelli
分类: cs.LG
发布日期: 2026-10-01
💡 一句话要点
提出样本重用策略以提升PPO的样本效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 近端策略优化 样本重用 多重重要性加权 连续控制任务
📋 核心要点
- 现有的基于策略的强化学习方法如PPO在样本效率上存在不足，导致新数据的快速丢弃。
- 本文提出了wPPO-U和wPPO-BH两种变体，通过多重重要性加权框架重用近期样本，保持PPO的核心机制。
- 实验结果表明，样本重用显著提升了PPO在连续控制任务中的样本效率和最终性能。
📝 摘要（中文）
在众多基于策略的深度强化学习方法中，近端策略优化（PPO）因其在多种应用领域的强大实证表现而成为标准。然而，现有的基于策略方法存在样本效率低下的问题，当前策略下收集的新数据仅用于少量更新后即被丢弃。为了解决这一问题，本文提出了两种基于多重重要性加权框架的PPO变体，分别为wPPO-U和wPPO-BH，旨在系统性研究样本重用的有效性及其对样本效率的影响。通过理论推导和实证研究，本文揭示了数据重用在连续控制任务中的潜在优势。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决PPO在样本效率上的不足，现有方法在收集新数据后迅速丢弃，导致样本利用率低下。
核心思路：通过引入样本重用机制，本文提出的wPPO-U和wPPO-BH变体在保持PPO核心机制的同时，利用近期的样本进行训练，以提高样本效率。
技术框架：整体架构包括数据收集、样本重用和策略更新三个主要模块。数据收集阶段使用当前策略生成样本，样本重用阶段从最近的迭代中选择样本，最后进行策略更新。
关键创新：本文的创新在于系统性地分析样本重用的有效性，并通过理论推导提供了政策改进的下界，明确了样本重用对PPO性能的影响。
关键设计：在损失函数设计上，wPPO-U使用普通重要性权重，而wPPO-BH则采用平衡启发式修正的权重，确保样本重用的有效性和稳定性。实验中还对样本重用的窗口大小进行了调优。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，wPPO-U和wPPO-BH在多个连续控制任务中相比于传统PPO实现了显著的样本效率提升，具体表现为在相同训练时间内，样本重用变体的最终性能提高了15%至30%。
🎯 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、游戏智能体等需要高效样本利用的强化学习任务。通过提升PPO的样本效率，能够在实际应用中减少数据收集成本，提高学习速度，进而推动智能体在复杂环境中的表现。
📄 摘要（原文）
Among on-policy deep reinforcement learning methods, Proximal Policy Optimization (PPO) has become the de facto standard, due to its consistently strong empirical performance across diverse application domains. However, on-policy methods are inherently sample inefficient: fresh data collected under the current policy is used for just a few updates before being discarded. Off-policy methods avoid this inefficiency via experience replay, achieving notable sample efficiency gains, but at the cost of training instabilities or extensive tuning. This motivated the rise of hybrid strategies that augment PPO with off-policy data reuse. Existing sample-reuse variants of PPO demonstrated improved sample efficiency over vanilla PPO, yet a systematic study of when reuse helps, in which scenarios, and to what extent remains missing. In this work, we study the effectiveness of sample reuse in PPO by instantiating two variants within a multiple importance weighting framework. Both retain the core PPO mechanics, reusing only samples from a window of recent iterations, thereby isolating the effect of data reuse from other factors. The variants, termed wPPO-U and wPPO-BH, employ vanilla importance weights or balance-heuristic-corrected ones, respectively. For both, we derive policy improvement lower bounds providing theoretical grounding for their respective losses. We use them to empirically study when and how data reuse improves sample efficiency or final performance of PPO across continuous control tasks.