VRAIL: Vectorized Reward-based Attribution for Interpretable Learning

📄 arXiv: 2506.16014v4 📥 PDF

作者: Jina Kim, Youjin Jang, Jeongjin Han

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-19 (更新: 2025-09-24)

💡 一句话要点

提出VRAIL框架以提升强化学习的可解释性与稳定性

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

关键词: 强化学习 可解释性 奖励塑造 深度学习 特征归因 模型无关 训练稳定性

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在可解释性和训练稳定性方面存在不足，难以有效理解模型决策过程。
  2. VRAIL框架通过双层结构，结合深度学习和强化学习，学习可解释的权重表示，提升模型的可解释性。
  3. 在Taxi-v3环境中的实验结果表明，VRAIL显著提高了训练的稳定性和收敛速度，相比标准DQN表现更优。

📝 摘要（中文）

我们提出了VRAIL（基于向量的奖励归因可解释学习），这是一个双层框架，旨在通过状态特征学习可解释的权重表示。VRAIL包含两个阶段：深度学习阶段用于拟合估计的价值函数，强化学习阶段则通过潜在奖励变换来塑造学习。该估计器可以采用线性或二次形式，从而为单个特征及其交互作用分配重要性。实验证明，在Taxi-v3环境中，VRAIL相比标准DQN提高了训练的稳定性和收敛性，且无需对环境进行修改。进一步分析显示，VRAIL能够揭示语义上有意义的子目标，如乘客占有，突显其生成可人解释行为的能力。我们的研究表明，VRAIL作为一种通用的、模型无关的奖励塑造框架，增强了学习和可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有强化学习方法在可解释性和训练稳定性方面的不足。传统方法往往缺乏对模型决策过程的透明度，导致难以理解和调试。

核心思路：VRAIL框架通过双层结构，首先利用深度学习阶段拟合价值函数，然后在强化学习阶段通过潜在奖励变换来优化学习过程。这种设计旨在同时提升模型的可解释性和学习效率。

技术框架：VRAIL的整体架构分为两个主要阶段：第一阶段是深度学习阶段，负责估计价值函数；第二阶段是强化学习阶段，利用第一阶段的输出进行奖励塑造。该框架支持线性和二次形式的估计器，能够有效归因特征的重要性。

关键创新：VRAIL的主要创新在于其双层结构和潜在奖励变换的结合，使得模型不仅能够学习有效的策略，还能提供可解释的特征重要性分析。这与传统的DQN方法有本质区别，后者通常缺乏对特征交互的深入理解。

关键设计：在设计上，VRAIL采用了灵活的估计器形式（线性或二次），并通过潜在奖励变换来优化学习过程。损失函数的设计考虑了特征的重要性归因，确保模型能够有效学习并解释其决策依据。具体的网络结构和参数设置在实验中进行了详细调优。

📊 实验亮点

在Taxi-v3环境中的实验结果显示，VRAIL相比标准DQN显著提高了训练的稳定性和收敛速度，具体表现为训练过程中的波动减少和收敛时间缩短。VRAIL还成功揭示了语义上有意义的子目标，如乘客占有，进一步验证了其可解释性优势。

🎯 应用场景

VRAIL框架具有广泛的潜在应用，尤其在需要可解释性和稳定性的强化学习任务中，如自动驾驶、智能机器人和游戏AI等领域。通过提供可解释的决策依据，VRAIL能够帮助开发者更好地理解和优化模型行为，从而提升实际应用的安全性和可靠性。未来，VRAIL的设计理念也可能被扩展到其他机器学习领域，推动可解释AI的发展。

📄 摘要（原文）

We propose VRAIL (Vectorized Reward-based Attribution for Interpretable Learning), a bi-level framework for value-based reinforcement learning (RL) that learns interpretable weight representations from state features. VRAIL consists of two stages: a deep learning (DL) stage that fits an estimated value function using state features, and an RL stage that uses this to shape learning via potential-based reward transformations. The estimator is modeled in either linear or quadratic form, allowing attribution of importance to individual features and their interactions. Empirical results on the Taxi-v3 environment demonstrate that VRAIL improves training stability and convergence compared to standard DQN, without requiring environment modifications. Further analysis shows that VRAIL uncovers semantically meaningful subgoals, such as passenger possession, highlighting its ability to produce human-interpretable behavior. Our findings suggest that VRAIL serves as a general, model-agnostic framework for reward shaping that enhances both learning and interpretability.