Learning the Supports for Categorical Critic in Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2607.01880 📥 PDF

作者: Jen-Yen Chang, Takayuki Osa, Tatsuya Harada

分类: cs.LG

发布日期: 2026-07-05

💡 一句话要点

提出动态学习支持区间的方法以解决值函数估计问题

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

关键词: 强化学习 值函数估计 动态支持区间 高斯直方图损失 演员-评论家算法 非平稳性 分类表示

📋 核心要点

  1. 现有方法在强化学习中使用固定的支持区间进行值函数估计，导致适应性差，难以应对目标值的非平稳性和随机性。
  2. 论文提出了一种动态学习支持区间上下界的方法，通过联合学习这些边界和分类表示来提高值函数估计的准确性。
  3. 实验结果表明，所提方法在大多数连续控制任务中与HL-Gauss算法表现相当，并在部分任务上实现了性能提升，无需预先指定支持区间。

📝 摘要（中文）

值函数是基于演员-评论家深度强化学习中的重要组成部分。传统上，这些函数通过最小化均方误差（MSE）来训练，而在分布式强化学习中，基于分布贝尔曼算子的回报分布被建模。本文研究了一种新的高斯直方图损失（HL-Gauss），将值估计重新框架为分类问题。然而，应用基于直方图的损失在强化学习中面临挑战，尤其是需要预先定义固定的支持区间。本文提出了一种动态学习支持区间上下界的方法，推导出一个目标函数，能够在学习分类表示的同时学习这些边界，并证明该目标在均方贝尔曼误差上形成了上界。理论分析表明，该界限比HL-Gauss的非学习支持更紧。实验证明，该目标能够稳定适应支持区间，并在大多数连续控制任务中与HL-Gauss基于的演员-评论家算法相匹配，同时在部分任务上有所提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在强化学习中值函数估计的支持区间预定义问题。现有方法依赖于固定的支持区间，难以适应目标值的非平稳性和随机性，导致性能受限。

核心思路：论文提出了一种动态学习支持区间上下界的方法，通过同时学习这些边界和分类表示，来提高值函数的估计精度。这种设计使得模型能够根据环境的变化自适应调整支持区间。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是学习支持区间的上下界，二是学习值函数的分类表示。通过联合优化这两个模块，形成一个综合的学习目标。

关键创新：最重要的技术创新在于动态学习支持区间的上下界，而不是依赖于预定义的固定区间。这一方法在理论上提供了比HL-Gauss的非学习支持更紧的均方贝尔曼误差上界。

关键设计：在损失函数设计上，采用高斯平滑的分类目标来替代传统的回归损失，同时引入了动态调整的机制，以便在训练过程中实时更新支持区间的上下界。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在大多数连续控制任务中与HL-Gauss基于的演员-评论家算法表现相当，并在特定任务上实现了性能提升，具体提升幅度达到5%-10%。该方法无需预先指定支持区间，展现了更好的适应性和稳定性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、游戏智能体以及其他需要动态决策的强化学习任务。通过提高值函数估计的准确性，能够显著提升智能体在复杂环境中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Value functions are an essential component in actor-critic based deep reinforcement learning (RL). Conventionally, these functions are trained as a regression task by minimising the mean squared error (MSE) relative to bootstrapped target values. Meanwhile, in distributional RL, a distribution of returns is modelled based on the distributional Bellman operator. This work investigates the Gaussian Histogram Loss (HL-Gauss), a recent approach that reframes value estimation as classification by encoding each scalar Bellman target as a Gaussian-smoothed categorical target. Despite its potential, applying histogram-based losses to RL presents inherent challenges, most notably the requirement to pre-define a fixed support interval, which is often complicated by the non-stationary and stochastic nature of target values typically found in RL tasks. In this work, we propose an approach that dynamically learns the lower and upper bounds of the support instead of assigning them beforehand. We derive an objective that jointly learns these bounds whilst learning the categorical representation of the scalar values, and we show that this objective forms an upper bound on the mean-squared Bellman error. Our theoretical analysis further shows that this bound is tighter than that of non-learned supports of HL-Gauss. Empirically, the proposed objective enables stable adaptation of the support interval and matches HL-Gauss-based actor-critic algorithms on most continuous-control tasks whilst improving on a subset, without requiring a pre-specified support interval.