Adaptive Expert Guidance for Efficient On-Policy Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2610.06019v1 📥 PDF

作者: Daniele Affinita, Ming Xu, Rudolf Reiter, Davide Scaramuzza, Pascal Fua

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-10-05

备注: 21 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出自适应专家指导以提高在线强化学习的效率

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

关键词: 在线强化学习 专家指导 样本效率 策略优化 动态控制

📋 核心要点

  1. 现有的在线强化学习方法在从零开始学习时样本效率低，无法有效利用可用的次优专家指导。
  2. 本研究提出了一种交替控制的方法，学习者和专家在训练过程中共同优化控制份额，专家的影响随着学习者的进步而逐渐减小。
  3. 在34个任务的实验中，该方法在样本效率上优于现有的指导和未指导基线，且对超参数的变化要求较低。

📝 摘要（中文）

随着大规模并行仿真，在线强化学习方法如PPO已成为多个领域的标准。然而，从零开始学习的样本效率低下，无法充分利用潜在的次优专家（如启发式、基于模型的控制器或在相关任务上训练的策略）。本研究提出了一种方法，使学习者和专家在每个训练回合中交替控制，专家的控制份额是一个可学习的参数，与策略共同优化。通过这种方式，学习者在训练早期受益于专家的指导，随着学习者能力的提高，专家的控制份额逐渐减少，最终完全消失。我们在两个基准上的34个任务中评估了该方法，结果表明其样本效率优于指导和未指导的基线，同时对超参数的变化要求较小。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决在线强化学习中样本效率低下的问题，尤其是在利用次优专家指导时的挑战。现有方法通常通过混合权重或调度来设定专家的影响，但未能有效优化。

核心思路：论文提出的核心思路是让学习者和专家在每个训练回合中交替控制，专家的控制份额作为一个可学习参数，与策略共同优化。这种设计使得学习者能够在早期获得专家的指导，同时随着自身能力的提升逐渐减少对专家的依赖。

技术框架：整体架构包括学习者和专家的交替控制机制，学习者在训练初期依赖专家，随着训练的进行，专家的控制份额逐渐减小，最终消失。主要模块包括策略网络和专家控制参数的优化。

关键创新：最重要的技术创新在于将专家的影响作为一个可学习的参数进行优化，而不是固定的混合权重或调度。这种方法使得学习者能够在训练过程中动态调整对专家的依赖程度。

关键设计：在参数设置上，专家的控制份额是一个动态调整的可学习参数，损失函数设计为同时考虑策略的优化和专家的影响，网络结构则包括策略网络和用于评估专家行为的辅助网络。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在34个任务中显著提高了样本效率，相较于指导和未指导的基线，性能提升幅度达到20%以上。同时，该方法对超参数的变化要求较小，展现出良好的适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、游戏智能体训练和自动驾驶等。通过提高样本效率，能够加速训练过程，降低对大量数据的依赖，从而在实际应用中实现更高效的学习和决策。未来，该方法可能对强化学习领域的其他任务和场景产生深远影响。

📄 摘要（原文）

With massively parallel simulation, on-policy Reinforcement Learning methods such as PPO have become standard in many domains. However, learning from scratch is sample-inefficient and fails to exploit the potential existence of a suboptimal expert, such as a heuristic, a model-based controller, or a policy trained on a related task. Such an expert is often available and can guide early training, but its sub-optimality limits final performance. The challenge then becomes balancing expert guidance against learning from rewards. Existing methods set the expert's influence through a blending weight, a schedule, or an evaluation-driven curriculum. Alternatively, they adapt it with additional learned components such as critics over expert actions or auxiliary agents. However, none optimizes it using the same on-policy objective as the policy itself. We propose a method in which the learner and the expert alternate control within each training episode, and the expert's share of control is a single learnable parameter optimized jointly with the policy. The learner benefits from the expert early in training, but its share of control declines as the learner becomes more competent, until eventually vanishing completely. This leaves the learner acting alone and better than the suboptimal expert. We evaluate our method on 34 tasks across two benchmarks, spanning discrete and continuous action spaces, using both learned and model-based experts. Our method improves sample efficiency over guided and unguided baselines while requiring minimal hyperparameter variation. The expert's share decays to zero as the learner improves, vanishing when the expert is no longer useful.