Towards Understanding the Impact of Plasticity Loss on Reinforcement Learning in Stochastic Environments
作者: Philipp Bordne, André Biedenkapp
分类: cs.LG
发布日期: 2026-10-30
备注: 9 pages main paper, 15 pages references and appendix, 17 figures. Presented at the Nineteenth European Workshop on Reinforcement Learning (EWRL 2026)
💡 一句话要点
研究塑性损失对随机环境中强化学习的影响
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 塑性损失 随机环境 学习鲁棒性 SAC代理 观察噪声 动态决策
📋 核心要点
- 现有深度强化学习方法在随机环境中表现脆弱，塑性损失的影响尚未得到充分研究。
- 本文通过在不同噪声水平下训练SAC代理，探讨塑性损失与随机环境的关系，提出保持塑性的方法。
- 实验结果显示，保持塑性的方法在困难任务中显著提高了学习鲁棒性，且观察噪声的增加进一步增强了这一优势。
📝 摘要（中文）
深度强化学习（RL）是一个强大的序列决策框架，尽管近年来取得了许多显著成功，但其脆弱性问题依然存在。研究表明，这种脆弱性与神经网络的塑性损失有关。然而，在随机环境中，塑性损失的研究仍然不足。本文系统地研究了这一相互作用，通过在三项DeepMind Control任务上训练SAC代理，加入了不同程度的观察和动作噪声。结果表明，保持塑性的方法在更困难的任务中提高了学习的鲁棒性，且随着观察噪声的增加，其优势愈加明显。同时，结合重置与层归一化的效果不如单独重置。最后，在更具挑战性的随机环境中，TD不稳定性成为主要的失败模式，而在较简单的环境中，噪声则可以作为一种正则化手段来维持塑性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决深度强化学习在随机环境中脆弱性的问题，特别是塑性损失对学习过程的影响。现有方法在面对噪声时表现不佳，导致学习效率低下。
核心思路：论文提出通过保持神经网络的塑性来增强学习的鲁棒性，尤其是在观察和动作噪声较大的情况下。研究表明，塑性损失在训练初期最为明显，且在困难环境中随机性会加速这一损失。
技术框架：整体研究框架包括三个主要阶段：首先，在DeepMind Control任务上训练SAC代理；其次，系统地引入不同水平的观察和动作噪声；最后，评估不同方法在学习鲁棒性上的表现。
关键创新：最重要的创新在于系统性地研究塑性损失在随机环境中的影响，提出了保持塑性的方法，并发现结合重置与层归一化的效果不如单独重置。
关键设计：在实验中，设置了不同的噪声水平，并使用了层归一化和重置策略。通过对比实验，验证了保持塑性的方法在困难任务中的有效性。具体的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
📊 实验亮点
实验结果表明，保持塑性的方法在更困难的任务中提高了学习的鲁棒性，尤其是在观察噪声增加的情况下，优势愈加明显。与基线相比，学习效率显著提升，尤其是在最具挑战性的随机环境中，表现出更好的稳定性。
🎯 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等需要在不确定环境中进行决策的场景。通过提高深度强化学习的鲁棒性，可以显著提升这些系统在复杂和动态环境中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Deep reinforcement learning (RL) is a powerful framework for sequential decision-making. Despite many high-profile successes in recent years, deep RL is known to be brittle. An emerging line of research attributes this brittleness to a loss of plasticity in neural networks. However, plasticity loss has so far been understudied in stochastic environments. We study this interplay systematically, training SAC agents on three DeepMind Control tasks augmented with controlled levels of observation and action noise. We find that plasticity-preserving methods increase learning robustness on the two harder tasks, with their advantage growing as observation noise increases, while combining resets with layer normalization underperforms resets alone at every observation noise level tested. Further, stochasticity can accelerate the loss of plasticity in harder environments, whereas in easier settings noise can act as a regularizer that sustains plasticity. Lastly, plasticity loss is most pronounced in the early stages of training. In the most challenging stochastic settings, TD instability rather than gradual plasticity loss becomes the dominant failure mode.