Task-Relevant Representation Decoupling for Visual Reinforcement Learning Generalization

📄 arXiv: 2607.00796v1 📥 PDF

作者: Jinwen Wang, Youfang Lin, Xiaobo Hu, Qian Xu, Shuo Wang, Zhuo Chen, Kai Lv

分类: cs.LG

发布日期: 2026-07-01

备注: 23 pages, 13 figures

💡 一句话要点

提出任务相关表示解耦以解决视觉强化学习泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉强化学习 任务相关表示 解耦学习 自监督学习 泛化能力 机器人控制 动态预测

📋 核心要点

  1. 现有视觉强化学习方法在新环境中的泛化能力不足，代理容易对训练环境中的无关特征过拟合。
  2. 本文提出了一种自监督的任务相关表示解耦算法（T2RD），通过解耦任务相关与无关特征来提升泛化能力。
  3. T2RD在DeepMind控制套件和机器人操作任务中表现出最先进的泛化性能和样本效率，显著提升了学习效果。

📝 摘要（中文）

视觉强化学习（VRL）在控制任务中取得了显著成功，但将学习到的策略推广到新环境仍然是一个主要挑战，因为代理通常会对训练环境中的任务无关特征过拟合。为了解决这个问题，本文引入了将观察解耦为任务相关和任务无关表示的概念，并提出了一种自监督的任务相关表示解耦（T2RD）算法。该算法由三个部分组成：任务相关表示一致性、交叉重建和交叉动态预测。前两个部分实现了内容和风格特征的解耦，但生成的内容表示不一定是任务相关的。为了进一步从内容表示中提炼任务相关特征，设计了第三个组件，引入动态预测。T2RD在DeepMind控制套件和机器人操作任务中实现了最先进的泛化性能和样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉强化学习中代理对任务无关特征的过拟合问题，导致在新环境中的泛化能力不足。现有方法未能有效区分任务相关和无关的特征。

核心思路：提出任务相关表示解耦的概念，通过自监督学习将观察分解为任务相关和无关的表示，从而提高在新环境中的泛化能力。

技术框架：T2RD算法由三个主要模块组成：任务相关表示一致性、交叉重建和交叉动态预测。前两个模块实现内容与风格特征的解耦，而第三个模块则通过动态预测进一步提炼任务相关特征。

关键创新：最重要的创新在于引入动态预测机制，使得从内容表示中提取的特征更具任务相关性。这一设计与现有方法的本质区别在于强调了特征的动态性和任务相关性。

关键设计：算法中采用了特定的损失函数来平衡任务相关和无关特征的学习，同时在网络结构上设计了适应性模块，以增强模型对不同任务的适应能力。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

实验结果表明，T2RD在DeepMind控制套件和机器人操作任务中实现了最先进的泛化性能，相较于基线方法，样本效率提升显著，具体性能数据展示了在多种任务中均优于现有技术。

🎯 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、智能家居等需要在动态环境中进行决策的场景。通过提升视觉强化学习的泛化能力，能够使得智能体在面对未知环境时表现得更加灵活和高效，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Visual Reinforcement Learning (VRL) has achieved considerable success in solving control tasks. However, generalizing learned policies to new environments remains a major challenge, as agents often overfit to task-irrelevant features in the training environment. To solve this problem, we introduce the concept of decoupling observations into task-relevant and task-irrelevant representations. Building on this idea, we propose a self-supervised Task-Relevant Representation Decoupling (T2RD) algorithm for VRL. This algorithm consists of three components: task-relevant representation consistency, cross-reconstruction, and cross-dynamic prediction. The first two components achieve the decoupling of content and style features, but the resulting content representations are not necessarily task-relevant. To further refine task-relevant features from content representations, we design the third component that introduces dynamic prediction. T2RD achieves State-Of-The-Art (SOTA) generalization performance and sample efficiency in the DeepMind Control Suite and Robotic Manipulation tasks.