Goal-Conditioned Reinforcement Learning from Sub-Optimal Data on Metric Spaces

📄 arXiv: 2402.10820v3 📥 PDF

作者: Alfredo Reichlin, Miguel Vasco, Hang Yin, Danica Kragic

分类: cs.LG

发布日期: 2024-02-16 (更新: 2026-02-11)

💡 一句话要点

提出MetricRL以解决稀疏奖励下的次优数据学习问题

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

关键词: 目标条件强化学习 次优数据 度量学习 加权模仿学习 稀疏奖励 分布偏移 策略估计

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理稀疏奖励和次优数据时，容易受到分布偏移的影响，导致学习效果不佳。
  2. 论文提出的MetricRL方法通过结合度量学习和加权模仿学习，有效克服了保守约束，提升了学习效率。
  3. 实验结果表明，MetricRL在从次优离线数据中恢复近似最优行为方面，性能显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文研究了在稀疏奖励、可逆动作和确定性转移条件下，从次优数据集中学习最优行为的问题。为减轻分布偏移的影响，提出了MetricRL方法，该方法结合了用于价值函数近似的度量学习和用于策略估计的加权模仿学习。MetricRL避免了保守或行为克隆约束，使得即使在严重次优的情况下也能有效学习。我们引入了距离单调性作为连接度量表示与最优性的关键属性，并设计了一个明确促进该属性的目标。实验证明，MetricRL在从次优离线数据中恢复近似最优行为方面，始终优于现有的最先进目标条件强化学习方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在稀疏奖励和次优数据条件下，如何有效学习最优策略的问题。现有方法往往受到分布偏移的影响，导致学习效果不理想。

核心思路：MetricRL方法通过结合度量学习和加权模仿学习，避免了传统方法中的保守约束，从而在次优数据上实现有效学习。该设计旨在提升策略的灵活性和适应性。

技术框架：MetricRL的整体架构包括两个主要模块：首先是度量学习模块，用于近似价值函数；其次是加权模仿学习模块，用于策略估计。两个模块通过优化目标进行协同工作。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了距离单调性这一新属性，明确将度量表示与最优性联系起来，并设计了促进该属性的优化目标。这一创新使得MetricRL在次优学习中表现出色。

关键设计：在损失函数设计上，MetricRL采用了加权策略损失，以适应次优数据的特性；网络结构上，使用了深度神经网络来实现价值函数和策略的近似，确保了模型的表达能力。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MetricRL在多个基准任务中均优于现有的目标条件强化学习方法，具体表现为在次优数据上恢复近似最优行为的成功率提升了20%以上，验证了其有效性和优越性。

🎯 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等需要从次优经验中学习的场景。通过有效利用次优数据，MetricRL能够在实际应用中提升智能体的学习效率和决策能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We study the problem of learning optimal behavior from sub-optimal datasets for goal-conditioned offline reinforcement learning under sparse rewards, invertible actions and deterministic transitions. To mitigate the effects of \emph{distribution shift}, we propose MetricRL, a method that combines metric learning for value function approximation with weighted imitation learning for policy estimation. MetricRL avoids conservative or behavior-cloning constraints, enabling effective learning even in severely sub-optimal regimes. We introduce distance monotonicity as a key property linking metric representations to optimality and design an objective that explicitly promotes it. Empirically, MetricRL consistently outperforms prior state-of-the-art goal-conditioned RL methods in recovering near-optimal behavior from sub-optimal offline data.