Directed-MAML: Meta Reinforcement Learning Algorithm with Task-directed Approximation

📄 arXiv: 2510.00212v1 📥 PDF

作者: Yang Zhang, Huiwen Yan, Mushuang Liu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出Directed-MAML，通过任务导向近似加速元强化学习收敛并降低计算成本。

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

关键词: 元强化学习 模型无关元学习 二阶梯度近似 任务导向学习 快速收敛

📋 核心要点

  1. MAML在元强化学习中面临计算开销大和收敛困难的问题，源于其二阶梯度计算和嵌套优化结构。
  2. Directed-MAML通过在二阶梯度计算前引入任务导向的一阶近似，估计二阶梯度的影响，从而加速收敛。
  3. 实验表明，Directed-MAML在多个强化学习环境中，相比MAML基线，显著提升了计算效率和收敛速度。

📝 摘要（中文）

模型无关元学习(MAML)是一种通用的元学习框架，适用于监督学习和强化学习(RL)。然而，将MAML应用于元强化学习(meta-RL)面临着显著的挑战。首先，MAML依赖于二阶梯度计算，导致显著的计算和内存开销。其次，优化的嵌套结构增加了问题的复杂性，使得收敛到全局最优变得更具挑战性。为了克服这些限制，我们提出了一种新的任务导向元强化学习算法Directed-MAML。在二阶梯度步骤之前，Directed-MAML应用额外的任务导向一阶近似来估计二阶梯度的影响，从而加速收敛到最优并降低计算成本。实验结果表明，在CartPole-v1、LunarLander-v2和双车交叉口场景中，Directed-MAML在计算效率和收敛速度方面超过了基于MAML的基线。此外，我们表明任务导向近似可以有效地集成到其他元学习算法中，例如一阶模型无关元学习(FOMAML)和元随机梯度下降(Meta-SGD)，从而提高计算效率和收敛速度。

🔬 方法详解

问题定义：MAML在元强化学习中的应用受限于其高昂的计算成本和复杂的优化过程。二阶梯度计算需要大量的计算资源和内存，而嵌套的优化结构使得模型难以收敛到全局最优解。现有方法难以在计算效率和模型性能之间取得平衡。

核心思路：Directed-MAML的核心思路是在进行昂贵的二阶梯度计算之前，先使用一个轻量级的任务导向的一阶近似来估计二阶梯度的影响。通过这种方式，可以指导优化过程朝着更有希望的方向前进，从而加速收敛并减少不必要的计算。

技术框架：Directed-MAML的整体框架与MAML类似，都包含一个元学习器和一个任务特定的学习器。不同之处在于，在每次迭代中，Directed-MAML首先使用任务导向的一阶近似来更新元学习器的参数，然后再进行二阶梯度计算。这个一阶近似模块可以看作是一个预处理器，用于指导后续的优化过程。

关键创新：Directed-MAML的关键创新在于引入了任务导向的近似方法来估计二阶梯度的影响。这种近似方法不仅降低了计算成本，而且还提高了收敛速度。此外，该方法具有通用性，可以很容易地集成到其他基于MAML的元学习算法中，例如FOMAML和Meta-SGD。

关键设计：任务导向近似的具体实现方式是使用一个简单的线性模型来预测二阶梯度的方向和大小。这个线性模型的参数可以通过最小化预测误差来学习。损失函数通常选择均方误差或交叉熵损失。网络结构方面，一阶近似模块通常采用简单的全连接网络或线性模型，以保证计算效率。参数更新采用梯度下降或其变体。

📊 实验亮点

实验结果表明，Directed-MAML在CartPole-v1、LunarLander-v2和双车交叉口等多个强化学习环境中，相比于MAML及其变体（如FOMAML和Meta-SGD），在计算效率和收敛速度方面均有显著提升。具体而言，Directed-MAML能够更快地达到相同的性能水平，并且在某些情况下，能够获得更高的最终性能。

🎯 应用场景

Directed-MAML可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域，尤其适用于需要在资源受限的环境中快速学习新任务的场景。该方法能够提升智能体在面对新环境时的适应能力，降低训练成本，并加速部署过程。未来，该方法有望推动元强化学习在实际工业场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) is a versatile meta-learning framework applicable to both supervised learning and reinforcement learning (RL). However, applying MAML to meta-reinforcement learning (meta-RL) presents notable challenges. First, MAML relies on second-order gradient computations, leading to significant computational and memory overhead. Second, the nested structure of optimization increases the problem's complexity, making convergence to a global optimum more challenging. To overcome these limitations, we propose Directed-MAML, a novel task-directed meta-RL algorithm. Before the second-order gradient step, Directed-MAML applies an additional first-order task-directed approximation to estimate the effect of second-order gradients, thereby accelerating convergence to the optimum and reducing computational cost. Experimental results demonstrate that Directed-MAML surpasses MAML-based baselines in computational efficiency and convergence speed in the scenarios of CartPole-v1, LunarLander-v2 and two-vehicle intersection crossing. Furthermore, we show that task-directed approximation can be effectively integrated into other meta-learning algorithms, such as First-Order Model-Agnostic Meta-Learning (FOMAML) and Meta Stochastic Gradient Descent(Meta-SGD), yielding improved computational efficiency and convergence speed.