Model Selection for Inverse Reinforcement Learning via Structural Risk Minimization

📄 arXiv: 2312.16566v2 📥 PDF

作者: Chendi Qu, Jianping He, Xiaoming Duan, Jiming Chen

分类: cs.LG

发布日期: 2023-12-27 (更新: 2025-03-31)

💡 一句话要点

提出基于结构风险最小化的逆强化学习模型选择方法

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

关键词: 逆强化学习 模型选择 结构风险最小化 奖励函数 策略梯度

📋 核心要点

  1. 传统逆强化学习依赖预先设定的奖励函数模型，特征选择缺乏理论指导，易导致欠拟合或过拟合。
  2. 论文引入结构风险最小化框架，通过平衡估计误差和模型复杂度，自动选择最优的奖励函数模型。
  3. 实验验证了该算法的有效性和效率，表明其在逆强化学习模型选择方面具有优越性。

📝 摘要（中文）

逆强化学习（IRL）通常假设奖励函数模型预先指定为特征的加权和，然后仅估计权重参数。然而，如何选择特征并确定合适的奖励模型并非易事，且依赖于经验。一个简单的模型不太可能包含理想的奖励函数，而一个具有高复杂度的模型会导致大量的计算成本和潜在的过拟合。本文通过引入统计学习中的结构风险最小化（SRM）框架，解决了IRL问题中模型选择的这种权衡。SRM从假设集中选择一个最优的奖励函数类，以最小化估计误差和模型复杂度。为了为IRL构建SRM方案，我们将给定演示中的策略梯度估计为经验风险，并建立Rademacher复杂度的上界作为假设函数类的模型惩罚。进一步提出了SRM学习保证。特别地，我们提供了线性加权和设置的显式形式。仿真实验证明了我们算法的性能和效率。

🔬 方法详解

问题定义：逆强化学习中，奖励函数模型的选择是一个关键问题。现有方法通常假设奖励函数是预先定义的特征的线性组合，然后学习权重。然而，特征的选择往往依赖于经验，缺乏理论指导。选择过于简单的模型可能无法表达真实的奖励函数，导致欠拟合；选择过于复杂的模型则会增加计算成本，并可能导致过拟合。因此，如何在模型复杂度和拟合能力之间进行权衡是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是借鉴统计学习中的结构风险最小化（SRM）框架来解决逆强化学习中的模型选择问题。SRM的目标是选择一个能够最小化经验风险（即在训练数据上的误差）和模型复杂度（即模型的泛化能力）的奖励函数模型。通过在经验风险上加上一个与模型复杂度相关的惩罚项，SRM可以在拟合数据和避免过拟合之间找到一个平衡。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 从给定的专家演示中估计策略梯度，将其作为经验风险。2) 定义一个假设函数类，该类包含一系列可能的奖励函数模型。3) 计算该假设函数类的Rademacher复杂度，作为模型复杂度的度量。4) 构建一个SRM目标函数，该函数是经验风险和Rademacher复杂度的加权和。5) 通过最小化SRM目标函数，选择最优的奖励函数模型。

关键创新：该论文的关键创新在于将结构风险最小化（SRM）框架引入到逆强化学习的模型选择问题中。与传统的逆强化学习方法相比，该方法能够自动选择合适的奖励函数模型，而无需手动指定特征。此外，该方法还提供了理论保证，确保所选择的模型具有良好的泛化能力。

关键设计：论文中，Rademacher复杂度被用作模型复杂度的度量。对于线性加权和的奖励函数模型，论文给出了Rademacher复杂度的显式形式。SRM目标函数被定义为经验风险和Rademacher复杂度的加权和，其中权重参数控制了模型复杂度的惩罚力度。具体的优化算法未知，但通常可以使用梯度下降等方法来最小化SRM目标函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该算法能够有效地选择合适的奖励函数模型，并在逆强化学习任务中取得良好的性能。具体而言，该算法在仿真环境中表现出良好的效率和准确性，能够学习到与专家演示相符的策略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过自动选择合适的奖励函数模型，可以提高逆强化学习算法的性能和泛化能力，从而使智能体能够更好地学习人类或其他专家的行为。

📄 摘要（原文）

Inverse reinforcement learning (IRL) usually assumes the reward function model is pre-specified as a weighted sum of features and estimates the weighting parameters only. However, how to select features and determine a proper reward model is nontrivial and experience-dependent. A simplistic model is less likely to contain the ideal reward function, while a model with high complexity leads to substantial computation cost and potential overfitting. This paper addresses this trade-off in the model selection for IRL problems by introducing the structural risk minimization (SRM) framework from statistical learning. SRM selects an optimal reward function class from a hypothesis set minimizing both estimation error and model complexity. To formulate an SRM scheme for IRL, we estimate the policy gradient from given demonstration as the empirical risk, and establish the upper bound of Rademacher complexity as the model penalty of hypothesis function classes. The SRM learning guarantee is further presented. In particular, we provide the explicit form for the linear weighted sum setting. Simulations demonstrate the performance and efficiency of our algorithm.