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

📄 arXiv: 2607.02288 📥 PDF

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

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-07-05

💡 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 悲观主义 对称性价值函数 数据增强 策略提取 马尔可夫决策过程

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法中，过度悲观的策略可能会限制泛化能力，导致性能下降。
  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环境中表现优于传统方法，验证了理论假设。

📝 摘要（中文）

在离线强化学习中，悲观主义有助于抵消过度估计偏差，但过于保守的策略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在上下文马尔可夫决策过程中的最佳泛化。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。我们证明了轻微悲观的非对称价值函数可能泛化效果不如过度悲观的对称函数。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，而非常规的离线训练方法。该理论结果在旋转对称的抓取环境中通过IQL和CQL得到了实证验证。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是离线强化学习中，过度悲观策略对泛化能力的影响。现有方法往往忽视了悲观结构的对称性，导致泛化性能不佳。

核心思路：论文的核心思路是强调悲观结构的对称性对泛化能力的重要性。通过证明对称价值函数在特定环境下的优越性，提出了一种新的视角来理解离线强化学习中的泛化问题。

技术框架：整体架构包括数据集覆盖分析、悲观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价值函数，最后在策略提取过程中应用一致性损失。

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。这与传统的悲观主义方法形成了鲜明对比，强调了结构的重要性。

关键设计：关键设计包括对称性价值函数的定义、数据增强的实现方式，以及在策略提取中使用的一致性损失函数。这些设计确保了模型在训练过程中的稳定性和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用对称价值函数的策略在旋转对称抓取环境中，相较于传统方法，泛化性能提升显著。具体而言，使用IQL和CQL的模型在该环境中的表现优于基线，验证了理论的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和游戏AI等需要高效泛化能力的强化学习任务。通过优化离线学习过程中的策略泛化，能够提升智能体在未知环境中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 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.