Generalization in offline RL: The structure is more important than the amount of pessimism

📄 arXiv: 2607.02288v1 📥 PDF

作者: Max Weltevrede, Matthijs T. J. Spaan, Wendelin Böhmer

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-07-02

💡 一句话要点

提出对称性价值函数以优化离线强化学习中的泛化能力

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

关键词: 离线强化学习 泛化能力 对称性价值函数 数据增强 策略提取

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在处理过度估计偏差时，过于悲观的策略可能会限制泛化能力。
  2. 论文提出通过对称性价值函数来优化泛化能力，强调悲观结构应尊重最优解的对称性。
  3. 实验结果表明，使用对称价值函数的策略在旋转对称的环境中表现优于传统的离线训练方法。

📝 摘要（中文）

在离线强化学习中，悲观性有助于抵消过度估计偏差，但过于保守可能会妨碍某些形式的泛化。本文表明，过度悲观并不必然阻碍上下文马尔可夫决策过程（CMDPs）中的最佳泛化。成功的泛化依赖于悲观结构是否尊重最优解的基本对称性。我们证明了温和悲观的非对称价值函数可能比过度悲观的对称价值函数泛化效果更差。离线强化学习中的悲观结构由数据集覆盖的结构决定，因此强制对称价值函数可能并不简单，可能需要数据增强等技术。我们建议在策略提取过程中通过一致性损失应用数据增强，而不是常规的离线训练。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是离线强化学习中，过度悲观的策略如何影响泛化能力的问题。现有方法在处理悲观性时，往往忽视了对称性的重要性。

核心思路：论文的核心思路是，成功的泛化依赖于悲观结构是否尊重最优解的对称性，而非悲观程度的多少。通过引入对称性价值函数，来优化泛化效果。

技术框架：整体架构包括数据集覆盖分析、悲观性结构设计和策略提取三个主要模块。首先分析数据集的覆盖情况，然后设计符合对称性的悲观结构，最后通过一致性损失进行策略提取。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了对称性价值函数的概念，并证明其在泛化能力上的优势。这与现有方法的本质区别在于，强调了结构的重要性而非单纯的悲观程度。

关键设计：在参数设置上，采用了一致性损失函数来强化策略提取过程中的对称性。此外，数据增强技术被引入以确保数据集的覆盖性，提升模型的泛化能力。实验中使用了IQL和CQL算法进行验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用对称性价值函数的策略在旋转对称的环境中，相较于传统方法，泛化能力有显著提升。具体而言，使用对称性设计的模型在多个测试场景中表现出更低的误差率，验证了理论分析的有效性。

🎯 应用场景

该研究在离线强化学习领域具有重要的应用价值，尤其是在需要处理复杂环境和高维状态空间的任务中。通过优化策略的泛化能力，可以提升智能体在真实世界中的适应性和表现，未来可能在自动驾驶、机器人控制等领域得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

While pessimism counteracts overestimation bias in offline reinforcement learning (RL), being overly conservative has been associated with hindering certain forms of generalization. However, in this paper we demonstrate that being overly pessimistic does not inherently prevent optimal generalization in contextual MDPs (CMDPs). Instead, we argue successful generalization depends not on the amount of pessimism, but whether the pessimistic structure respects the underlying symmetries of the optimal solution. We prove that a mildly pessimistic, non-symmetric value function can generalize worse than an overly pessimistic, symmetric one. In offline RL, the structure of the pessimism is determined by the structure of the dataset coverage. As such, enforcing a symmetric value function can be non-trivial, and might require techniques such as data augmentation (DA). Inspired by our theoretical results, we argue that DA can best be applied through a consistency loss during policy extraction, rather than the common practice of (regular) offline training on an augmented dataset. This is empirically validated using IQL and CQL on a rotationally symmetric reacher environment.