Offline Reinforcement Learning with Domain-Unlabeled Data

📄 arXiv: 2404.07465v2 📥 PDF

作者: Soichiro Nishimori, Xin-Qiang Cai, Johannes Ackermann, Masashi Sugiyama

分类: cs.LG

发布日期: 2024-04-11 (更新: 2025-03-01)

💡 一句话要点

提出PUORL以解决离线强化学习中的领域未标记数据问题

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

关键词: 离线强化学习 领域分类 正负未标记学习 多领域数据 机器人技术 医疗决策 动态环境

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在处理多领域数据时面临领域标记稀缺的问题，导致模型性能受限。
  2. 本文提出了一种新的正负未标记离线强化学习（PUORL）框架，通过训练领域分类器来提取目标领域样本。
  3. 实验结果表明，即使在数据集中仅有1%到3%的领域标记样本时，所提方法仍能有效识别目标领域样本并提升性能。

📝 摘要（中文）

离线强化学习在机器人和医疗等领域至关重要，但现实中的离线数据集通常涉及多个领域，且只有少量样本被明确标记为目标领域。为了解决这一挑战，本文提出了正负未标记离线强化学习（PUORL），该方法利用少量标记的目标领域数据和大量未标记的多领域数据，通过训练领域分类器提取目标领域样本，从而增强稀缺的目标领域数据。实验证明，即使在仅有1%到3%的数据集为领域标记的情况下，该方法也能准确识别目标领域样本并在动态变化显著的情况下实现高性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习中领域未标记数据的利用问题。现有方法在面对多领域数据时，往往依赖于大量的领域标记样本，导致在标记稀缺情况下性能下降。

核心思路：提出正负未标记离线强化学习（PUORL）框架，利用少量标记的目标领域数据和大量未标记的多领域数据，通过训练领域分类器来提取目标领域样本，从而增强目标领域数据的有效性。

技术框架：该方法的整体架构包括数据预处理、领域分类器训练和强化学习模型训练三个主要模块。首先，利用标记数据训练领域分类器，然后使用该分类器从未标记数据中提取目标领域样本，最后将提取的样本用于强化学习模型的训练。

关键创新：最重要的创新在于将正负未标记学习与离线强化学习相结合，形成PUORL框架，使得在领域标记稀缺的情况下仍能有效利用多领域数据。与现有方法相比，该方法在数据标记要求上显著降低。

关键设计：在模型设计上，采用了特定的损失函数来优化领域分类器的性能，同时在强化学习训练中引入了提取的目标领域样本，以确保模型能够适应动态变化的环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，在仅有1%到3%的领域标记样本的情况下，所提方法能够准确识别目标领域样本，并在动态变化显著的环境中实现高达XX%的性能提升，相较于基线方法表现出显著的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、医疗决策支持和自动驾驶等场景。在这些领域中，数据收集成本高昂且难以实现全面标记，因此PUORL方法能够有效利用现有的未标记数据，提升模型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）

Offline reinforcement learning (RL) is vital in areas where active data collection is expensive or infeasible, such as robotics or healthcare. In the real world, offline datasets often involve multiple domains that share the same state and action spaces but have distinct dynamics, and only a small fraction of samples are clearly labeled as belonging to the target domain we are interested in. For example, in robotics, precise system identification may only have been performed for part of the deployments. To address this challenge, we consider Positive-Unlabeled Offline RL (PUORL), a novel offline RL setting in which we have a small amount of labeled target-domain data and a large amount of domain-unlabeled data from multiple domains, including the target domain. For PUORL, we propose a plug-and-play approach that leverages positive-unlabeled (PU) learning to train a domain classifier. The classifier then extracts target-domain samples from the domain-unlabeled data, augmenting the scarce target-domain data. Empirical results on a modified version of the D4RL benchmark demonstrate the effectiveness of our method: even when only 1 to 3 percent of the dataset is domain-labeled, our approach accurately identifies target-domain samples and achieves high performance, even under substantial dynamics shift. Our plug-and-play algorithm seamlessly integrates PU learning with existing offline RL pipelines, enabling effective multi-domain data utilization in scenarios where comprehensive domain labeling is prohibitive.