TrajDeleter: Enabling Trajectory Forgetting in Offline Reinforcement Learning Agents
作者: Chen Gong, Kecen Li, Jin Yao, Tianhao Wang
分类: cs.LG, cs.CR
发布日期: 2024-04-18 (更新: 2024-09-02)
备注: Accepted at NDSS 2025. The presented document here is the full version of our paper
💡 一句话要点
提出TrajDeleter以解决离线强化学习中轨迹遗忘问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 离线强化学习 轨迹遗忘 智能体适应性 性能评估 机器学习
📋 核心要点
- 现有的离线强化学习方法在处理特定轨迹遗忘时缺乏有效机制，导致智能体无法快速适应新的环境要求。
- 本文提出的TrajDeleter通过引导智能体在特定状态下表现出性能下降，来实现对特定轨迹的遗忘，同时保持其他轨迹的性能。
- 实验结果显示，TrajDeleter在六种离线RL算法和三项任务上，平均有效遗忘94.8%的目标轨迹，且仅需1.5%的重训练时间。
📝 摘要（中文）
强化学习（RL）通过与环境的交互来训练智能体。在在线交互不切实际的情况下，离线RL利用预先收集的数据集进行训练，已变得越来越流行。尽管这一新范式在医疗和能源管理等多个实际领域表现出显著的有效性，但对智能体快速完全消除特定轨迹影响的需求日益增长。为了解决这一问题，本文提出了TrajDeleter，这是首个针对离线RL智能体的轨迹遗忘的实用方法。TrajDeleter的核心思想是引导智能体在遇到与遗忘轨迹相关的状态时表现出性能下降，同时确保在面对其他剩余轨迹时保持原有的性能水平。此外，我们引入了Trajauditor，一种简单而高效的方法，用于评估TrajDeleter是否成功消除了离线RL智能体的特定轨迹影响。大量实验表明，TrajDeleter仅需约1.5%的时间即可完成从头重训练，平均有效遗忘94.8%的目标轨迹，并在遗忘后仍能在实际环境交互中表现良好。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决离线强化学习智能体在特定轨迹遗忘方面的不足。现有方法无法有效消除特定轨迹的影响，导致智能体在新环境中的适应性下降。
核心思路：TrajDeleter的核心思路是通过引导智能体在遇到与遗忘轨迹相关的状态时表现出性能下降，从而实现对这些轨迹的遗忘，同时确保在面对其他轨迹时保持其原有性能。
技术框架：该方法的整体架构包括两个主要模块：TrajDeleter和Trajauditor。TrajDeleter负责引导智能体的学习过程，而Trajauditor则用于评估遗忘效果。
关键创新：TrajDeleter是首个针对离线强化学习智能体的轨迹遗忘方法，其创新之处在于能够在不重训练的情况下，快速消除特定轨迹的影响，显著提升智能体的适应性。
关键设计：在设计中，TrajDeleter采用了特定的损失函数来引导智能体在特定状态下的表现，并通过精确的参数设置确保在遗忘过程中保持其他轨迹的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TrajDeleter在六种离线强化学习算法和三项任务中，平均有效遗忘94.8%的目标轨迹，且仅需约1.5%的重训练时间，显示出其在轨迹遗忘方面的显著优势。该方法在保持智能体性能的同时，极大地提高了学习效率。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在医疗、金融和能源管理等领域，智能体需要根据新的环境要求快速调整其行为。TrajDeleter的提出为离线强化学习智能体提供了一种有效的轨迹遗忘机制，能够提升其在动态环境中的适应能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL) trains an agent from experiences interacting with the environment. In scenarios where online interactions are impractical, offline RL, which trains the agent using pre-collected datasets, has become popular. While this new paradigm presents remarkable effectiveness across various real-world domains, like healthcare and energy management, there is a growing demand to enable agents to rapidly and completely eliminate the influence of specific trajectories from both the training dataset and the trained agents. To meet this problem, this paper advocates Trajdeleter, the first practical approach to trajectory unlearning for offline RL agents. The key idea of Trajdeleter is to guide the agent to demonstrate deteriorating performance when it encounters states associated with unlearning trajectories. Simultaneously, it ensures the agent maintains its original performance level when facing other remaining trajectories. Additionally, we introduce Trajauditor, a simple yet efficient method to evaluate whether Trajdeleter successfully eliminates the specific trajectories of influence from the offline RL agent. Extensive experiments conducted on six offline RL algorithms and three tasks demonstrate that Trajdeleter requires only about 1.5% of the time needed for retraining from scratch. It effectively unlearns an average of 94.8% of the targeted trajectories yet still performs well in actual environment interactions after unlearning. The replication package and agent parameters are available online.