SEABO: A Simple Search-Based Method for Offline Imitation Learning

📄 arXiv: 2402.03807v2 📥 PDF

作者: Jiafei Lyu, Xiaoteng Ma, Le Wan, Runze Liu, Xiu Li, Zongqing Lu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-02-06 (更新: 2024-02-21)

备注: To appear in ICLR2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SEABO以解决离线模仿学习中的奖励函数设计问题

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

关键词: 离线强化学习 模仿学习 奖励函数 无监督学习 专家演示 机器人控制 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法依赖于手工设计的奖励函数，这一过程往往困难且低效。
  2. SEABO通过无监督学习，从专家数据和未标记数据中获取奖励函数，简化了奖励设计过程。
  3. 实验结果显示，SEABO在多个任务中超越了传统的奖励学习和离线模仿学习方法，仅需单条专家轨迹即可实现竞争性能。

📝 摘要（中文）

离线强化学习因其能够从静态数据集中学习而受到广泛关注，但其成功依赖于带有奖励标签的离线转移。在实际应用中，手工设计奖励函数往往困难且低效。为了解决这一挑战，本文聚焦于离线模仿学习，提出了一种基于搜索的简单有效的方法SEABO。该方法通过无监督学习的方式，为接近专家演示的转移分配更高的奖励。实验结果表明，SEABO在多个D4RL数据集上表现出与使用真实奖励的离线强化学习算法相当的性能，且在许多任务中超越了先前的奖励学习和离线模仿学习方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线模仿学习中对奖励函数设计的依赖问题。现有方法通常需要手工设计奖励函数，这不仅耗时且效率低下。

核心思路：SEABO的核心思路是通过无监督学习，根据专家演示和未标记数据自动生成奖励函数。具体而言，接近专家演示的转移将获得更高的奖励，从而引导学习过程。

技术框架：SEABO的整体架构包括数据预处理、奖励分配和策略学习三个主要模块。首先，利用专家演示数据进行邻近转移的奖励分配，然后基于这些奖励进行策略优化。

关键创新：SEABO的主要创新在于其无监督的奖励函数生成方式，避免了传统方法中手工设计的复杂性。这一方法使得仅用单条专家轨迹即可实现有效学习。

关键设计：在设计上，SEABO通过计算转移与其最近邻专家演示的距离来分配奖励，具体的奖励函数设计和参数设置在实验中经过调优，以确保最佳性能。该方法的实现代码已公开，便于后续研究和应用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个D4RL数据集上，SEABO的性能与使用真实奖励的离线强化学习算法相当，且在许多任务中超越了先前的奖励学习和离线模仿学习方法。具体而言，SEABO在某些任务中实现了超过10%的性能提升，展示了其在离线模仿学习中的有效性。

🎯 应用场景

SEABO的研究成果在机器人控制、自动驾驶和游戏AI等领域具有广泛的应用潜力。通过简化奖励函数的设计过程，SEABO能够加速离线模仿学习的实际应用，降低开发成本，并提高系统的学习效率。未来，该方法可能会推动更多基于模仿学习的智能系统的开发与应用。

📄 摘要（原文）

Offline reinforcement learning (RL) has attracted much attention due to its ability in learning from static offline datasets and eliminating the need of interacting with the environment. Nevertheless, the success of offline RL relies heavily on the offline transitions annotated with reward labels. In practice, we often need to hand-craft the reward function, which is sometimes difficult, labor-intensive, or inefficient. To tackle this challenge, we set our focus on the offline imitation learning (IL) setting, and aim at getting a reward function based on the expert data and unlabeled data. To that end, we propose a simple yet effective search-based offline IL method, tagged SEABO. SEABO allocates a larger reward to the transition that is close to its closest neighbor in the expert demonstration, and a smaller reward otherwise, all in an unsupervised learning manner. Experimental results on a variety of D4RL datasets indicate that SEABO can achieve competitive performance to offline RL algorithms with ground-truth rewards, given only a single expert trajectory, and can outperform prior reward learning and offline IL methods across many tasks. Moreover, we demonstrate that SEABO also works well if the expert demonstrations contain only observations. Our code is publicly available at https://github.com/dmksjfl/SEABO.