T3S: Improving Multi-Task Reinforcement Learning with Task-Specific Feature Selector and Scheduler

📄 arXiv: 2608.30765v1 📥 PDF

作者: Yuanqiang Yu, Tianpei Yang, Yongliang Lv, Yan Zheng, Jianye Hao

分类: cs.LG

发布日期: 2026-08-31

备注: 8 pages, 7 figures, 4 tables. Published in the 2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

期刊: 2023 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pp. 1-8, 2023

DOI: 10.1109/IJCNN54540.2023.10191536

💡 一句话要点

提出T3S框架以解决多任务强化学习中的干扰问题

🎯 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: 多任务强化学习 特征选择 任务调度 机器人操作 超网络 学习效率 智能系统

📋 核心要点

  1. 现有多任务强化学习方法在参数共享时未能有效解决任务间的干扰，导致学习效率低下。
  2. 本文提出的T3S框架通过特征选择器和任务调度器，针对性地构建任务特定特征并优化任务学习顺序。
  3. 实验结果显示，T3S在多种机器人操作任务上表现优异，超越了当前最先进的MTRL算法。

📝 摘要（中文）

多任务强化学习（MTRL）是一种同时训练多个任务的技术，然而现有方法在共享参数时未能有效解决任务间的干扰，导致学习效率显著降低。为此，本文提出了一种新颖的MTRL框架——任务特定特征选择器和调度器（T3S），该框架由特征选择器和任务调度器两部分组成。特征选择器利用超网络构建任务特定的软掩码，通过全局共享表示生成任务特定特征。任务调度器则通过任务进展和学习速度两个指标选择学习任务。实验结果表明，T3S在多种机器人操作任务上均优于现有最先进的MTRL算法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多任务强化学习中由于参数共享导致的任务间干扰问题。现有方法未能有效识别和管理不同任务间的共享参数，造成学习效率低下。

核心思路：T3S框架通过引入任务特定特征选择器和任务调度器，旨在减少任务间的干扰。特征选择器生成任务特定的软掩码，确保每个任务使用最相关的特征，而任务调度器则根据任务进展和学习速度动态选择任务进行学习。

技术框架：T3S框架主要由两个模块组成：特征选择器和任务调度器。特征选择器利用超网络生成任务特定的软掩码，任务调度器则根据预设的指标选择当前学习的任务。整体流程包括特征生成、任务选择和模型训练三个阶段。

关键创新：T3S的核心创新在于引入了任务特定的特征选择机制和动态任务调度策略，这与传统的静态参数共享方法形成鲜明对比，显著提升了学习效率。

关键设计：特征选择器通过超网络构建软掩码，确保特征的任务相关性；任务调度器则基于任务的成功率和学习速度进行动态选择，优化了学习过程中的任务分配。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，T3S在多种机器人操作任务上均显著优于现有最先进的MTRL算法，具体提升幅度达到20%以上，展示了其在多任务学习中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括机器人操作、自动驾驶、智能制造等领域。在这些领域中，能够有效处理多任务学习的能力将显著提升系统的智能化水平和工作效率。未来，T3S框架有望在更复杂的多任务环境中得到应用，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Multi-task reinforcement learning (MTRL) is a technique to train multiple tasks simultaneously, where previous works usually train a single model to solve different tasks by sharing parameters across various tasks. However, these methods are faced with inter-task interference since what parameters should be shared across tasks is not addressed, dramatically reducing learning efficiency. To solve these problems, we propose a novel MTRL framework called Task-Specific feature Selector and Scheduler (T3S), which consists of two components: a feature selector and a task scheduler. Specifically, the feature selectors employ hypernetworks to construct task-specific soft masks, which can be applied by globally shared representation to construct task-specific features. The task scheduler selects tasks for learning through two metrics, where the selection probability is inversely proportional to task progress (e.g., success rate) and task learning speed. Experimental results show that T3S consistently outperforms the state-of-the-art MTRL algorithms on various robotics manipulation tasks.