Mitigating Estimation Errors by Twin TD-Regularized Actor and Critic for Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2311.03711v1 📥 PDF

作者: Junmin Zhong, Ruofan Wu, Jennie Si

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-11-07

💡 一句话要点

提出双TD正则化的演员-评论家方法以解决深度强化学习中的估计偏差问题

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

关键词: 深度强化学习 演员-评论家 估计偏差 双TD正则化 分布式学习 长N步奖励 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的深度强化学习方法在估计过程中存在过估计和低估计的偏差，影响了学习效果和稳定性。
  2. 论文提出的双TD正则化演员-评论家方法通过引入正则化机制，旨在同时减少过估计和低估计误差，从而提高学习的准确性。
  3. 实验结果表明，TDR方法在多个挑战性环境中超越了基线算法，并将TD3和SAC的性能提升至与D4PG相当的新水平。

📝 摘要（中文）

我们通过引入一种新的双TD正则化演员-评论家（TDR）方法，解决深度强化学习（DRL）中的估计偏差问题。该方法旨在减少过估计和低估计误差。结合分布式学习和长N步替代阶段奖励（LNSS）等DRL改进，TDR方法在DeepMind控制套件中的挑战性环境中超越了各自的基线。此外，TDR方法将TD3和SAC的性能提升至与当前最优算法D4PG相当的水平，并进一步提高D4PG的性能，创造了新的最优水平，具体体现在平均奖励、收敛速度、学习成功率和学习方差等方面。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是深度强化学习中的估计偏差，现有方法在处理价值函数时容易出现过估计和低估计的情况，导致学习效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是引入双TD正则化机制，通过对演员和评论家的学习过程进行正则化，减少估计误差，从而提高学习的稳定性和准确性。

技术框架：整体架构包括演员-评论家模型，其中演员负责生成策略，评论家负责评估策略的价值。通过双TD正则化，模型在训练过程中对估计值进行约束，结合分布式学习和LNSS方法，形成完整的学习流程。

关键创新：最重要的技术创新点在于双TD正则化机制的引入，使得演员和评论家的学习过程相互促进，显著降低了估计偏差。这一方法与传统的单一TD方法相比，能够更有效地处理复杂环境中的学习任务。

关键设计：在参数设置上，论文对学习率、折扣因子等进行了细致的调优；损失函数设计上，采用了结合正则化项的复合损失函数，以确保学习过程的稳定性；网络结构上，使用了深度神经网络来增强模型的表达能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TDR方法在DeepMind控制套件中的表现超越了各自的基线，TD3和SAC的性能提升至与D4PG相当的水平。此外，D4PG的性能也得到了显著提升，具体体现在平均奖励、收敛速度、学习成功率和学习方差等指标上，标志着新的最优水平的达成。

🎯 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、自动驾驶等需要高效决策的场景。通过提高深度强化学习算法的性能，能够在复杂环境中实现更为精准和稳定的决策，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

We address the issue of estimation bias in deep reinforcement learning (DRL) by introducing solution mechanisms that include a new, twin TD-regularized actor-critic (TDR) method. It aims at reducing both over and under-estimation errors. With TDR and by combining good DRL improvements, such as distributional learning and long N-step surrogate stage reward (LNSS) method, we show that our new TDR-based actor-critic learning has enabled DRL methods to outperform their respective baselines in challenging environments in DeepMind Control Suite. Furthermore, they elevate TD3 and SAC respectively to a level of performance comparable to that of D4PG (the current SOTA), and they also improve the performance of D4PG to a new SOTA level measured by mean reward, convergence speed, learning success rate, and learning variance.