Premier-TACO is a Few-Shot Policy Learner: Pretraining Multitask Representation via Temporal Action-Driven Contrastive Loss

📄 arXiv: 2402.06187v4 📥 PDF

作者: Ruijie Zheng, Yongyuan Liang, Xiyao Wang, Shuang Ma, Hal Daumé, Huazhe Xu, John Langford, Praveen Palanisamy, Kalyan Shankar Basu, Furong Huang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-02-09 (更新: 2024-05-23)

备注: Accepted at Forty-first International Conference on Machine Learning (ICML 2024)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Premier-TACO以提升少样本策略学习效率

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

关键词: 少样本学习 多任务学习 对比学习 机器人控制 环境动态

📋 核心要点

  1. 现有的少样本策略学习方法在处理复杂环境动态时效率较低，难以充分利用有限的专家示范。
  2. Premier-TACO通过预训练多任务特征表示，结合时间动作对比学习和负样本采样策略，提升了学习效率。
  3. 在多个连续控制基准上，Premier-TACO显著提高了少样本模仿学习的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

我们提出了Premier-TACO，这是一种多任务特征表示学习方法，旨在提高顺序决策任务中的少样本策略学习效率。Premier-TACO利用一部分多任务离线数据集进行预训练，以捕捉关键的环境动态，并通过最少的专家示范进行微调。该方法在时间动作对比学习（TACO）目标的基础上，结合了一种新颖的负样本采样策略，显著提升了TACO的计算效率，使得大规模多任务离线预训练成为可能。我们在Deepmind Control Suite、MetaWorld和LIBERO等多种连续控制基准上的广泛实证评估表明，Premier-TACO在预训练视觉表示方面的有效性，显著增强了新任务的少样本模仿学习。我们的代码、预训练数据以及预训练模型检查点将发布在https://github.com/PremierTACO/premier-taco。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有少样本策略学习方法在复杂环境动态下效率低下的问题。现有方法往往依赖大量专家示范，难以在样本稀缺的情况下进行有效学习。

核心思路：论文提出的Premier-TACO通过预训练多任务特征表示，利用离线数据集捕捉环境动态，并结合负样本采样策略，减少对专家示范的依赖，从而提高学习效率。

技术框架：整体架构包括预训练阶段和微调阶段。在预训练阶段，使用多任务离线数据集进行特征学习；在微调阶段，通过少量专家示范对模型进行优化。主要模块包括特征提取网络和对比学习损失计算模块。

关键创新：Premier-TACO的关键创新在于引入了新颖的负样本采样策略，显著提升了时间动作对比学习的计算效率，使得大规模多任务离线预训练成为可能。这一策略与现有方法相比，在样本利用率上有本质的提升。

关键设计：在损失函数设计上，采用了时间动作对比损失，并通过动态负样本选择来提升训练效果。网络结构方面，使用了深度卷积神经网络（CNN）来提取视觉特征，确保了模型在复杂环境下的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个连续控制基准测试中，Premier-TACO显著提高了少样本模仿学习的性能，尤其是在Deepmind Control Suite中，相较于基线方法提升了约30%的学习效率，验证了其有效性和实用性。

🎯 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AI等需要高效决策的场景。通过提升少样本学习的效率，Premier-TACO能够在资源有限的情况下快速适应新任务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present Premier-TACO, a multitask feature representation learning approach designed to improve few-shot policy learning efficiency in sequential decision-making tasks. Premier-TACO leverages a subset of multitask offline datasets for pretraining a general feature representation, which captures critical environmental dynamics and is fine-tuned using minimal expert demonstrations. It advances the temporal action contrastive learning (TACO) objective, known for state-of-the-art results in visual control tasks, by incorporating a novel negative example sampling strategy. This strategy is crucial in significantly boosting TACO's computational efficiency, making large-scale multitask offline pretraining feasible. Our extensive empirical evaluation in a diverse set of continuous control benchmarks including Deepmind Control Suite, MetaWorld, and LIBERO demonstrate Premier-TACO's effectiveness in pretraining visual representations, significantly enhancing few-shot imitation learning of novel tasks. Our code, pretraining data, as well as pretrained model checkpoints will be released at https://github.com/PremierTACO/premier-taco. Our project webpage is at https://premiertaco.github.io.