Обучение с подкреплением: Как справиться с переоценкой?

от

Автор: Денис Аветисян

Новый алгоритм Stochastic Actor-Critic (STAC) предлагает эффективный способ смягчить проблему переоценки в обучении с подкреплением за счет моделирования неопределенности.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
В исследовании демонстрируется, что при варьировании параметра пессимизма β в алгоритме STAC, при фиксированном уровне отсечения для актора и критика равном 0.01, наблюдается изменение кривых оценки эпизодической ценности, что указывает на влияние данного параметра на стабильность и точность алгоритма.
В исследовании демонстрируется, что при варьировании параметра пессимизма β в алгоритме STAC, при фиксированном уровне отсечения для актора и критика равном 0.01, наблюдается изменение кривых оценки эпизодической ценности, что указывает на влияние данного параметра на стабильность и точность алгоритма.

Алгоритм STAC использует распределённую критику и принцип пессимизма для снижения смещения переоценки, обеспечивая конкурентоспособную производительность при меньших вычислительных затратах.

В обучении с подкреплением методы «актер-критик» часто демонстрируют высокую эффективность, однако склонны к систематической переоценке значений, что снижает стабильность обучения. В данной работе, представленной под названием ‘Stochastic Actor-Critic: Mitigating Overestimation via Temporal Aleatoric Uncertainty’, предлагается новый алгоритм STAC, который использует моделирование временной алеаторической неопределенности с помощью распределенного критика для масштабирования пессимистических обновлений. Показано, что такой подход позволяет смягчить переоценку без использования ансамблевых методов, обеспечивая устойчивое и конкурентоспособное обучение, а также естественное проявление склонности к риску в стохастических средах. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности и адаптивности алгоритмов обучения с подкреплением за счет более тонкого моделирования неопределенности и применения регуляризации?

Неизбежность Переоценки: Взгляд на Оптимизм в Обучении с Подкреплением

Агенты, использующие обучение с подкреплением, зачастую переоценивают ценность действий, что приводит к формированию неоптимальных стратегий поведения. Эта тенденция возникает из-за того, что алгоритмы, такие как обучение на основе временных различий и аппроксимация функций, склонны к завышению ожидаемых вознаграждений. В результате, агент может выбирать действия, кажущиеся выгодными на основе этих завышенных оценок, в то время как в реальности они не приводят к наилучшему результату. Эта проблема особенно заметна в сложных средах, где точная оценка ценности действий затруднена, и может существенно снижать эффективность и надежность алгоритмов обучения с подкреплением. Таким образом, коррекция этой переоценки является ключевой задачей для создания интеллектуальных систем, способных к эффективному обучению и принятию решений.

Суть систематической переоценки ценности действий в обучении с подкреплением коренится в ограничениях, присущих таким методам, как временное различие (Temporal Difference Learning) и аппроксимация функций. Временное различие, стремясь оценить ценность состояний и действий на основе последующих оценок, подвержено ошибкам, особенно в сложных средах. Аппроксимация функций, необходимая для обобщения опыта в больших пространствах состояний, вносит дополнительную погрешность, поскольку не может идеально представить истинную функцию ценности. Эта комбинация приводит к тому, что алгоритмы склонны завышать ожидаемые вознаграждения, что, в свою очередь, может приводить к принятию субоптимальных решений и замедлять процесс обучения. Понимание этих фундаментальных ограничений необходимо для разработки более надежных и эффективных алгоритмов обучения с подкреплением.

Метод обучения с отклонением от политики, несмотря на свою эффективность, может усугубить проблему завышенной оценки ценности действий в обучении с подкреплением. Обучение на данных, полученных в результате действий, выбранных другой политикой, часто включает в себя примеры, где действия были предприняты неоптимально или основаны на ошибочных оценках. Это приводит к тому, что агент, обучающийся с использованием этих данных, усваивает искаженное представление о реальной ценности действий, что, в свою очередь, усиливает существующую предвзятость завышенной оценки. В результате, агент может демонстрировать неоптимальное поведение, поскольку его решения основываются на неточных оценках, полученных из «загрязненных» данных, а корректировка этого смещения становится значительно более сложной задачей.

Для создания надежных и эффективных агентов, работающих на основе обучения с подкреплением, критически важно минимизировать переоценку ценности действий. Эта тенденция, возникающая из-за особенностей алгоритмов обучения, может приводить к принятию неоптимальных решений и, как следствие, к снижению общей производительности. Понимание масштаба этой предвзятости — не просто академическая задача, а необходимое условие для разработки алгоритмов, способных адаптироваться к сложным и динамичным средам. Исследования, направленные на количественную оценку и коррекцию переоценки, позволяют создавать системы, демонстрирующие стабильность и предсказуемость в различных условиях, что особенно важно для применения в критически важных областях, таких как робототехника и автономное управление.

Алгоритм STAC демонстрирует минимальную среднюю ошибку оценки эпизодической ценности по сравнению с другими алгоритмами.
Алгоритм STAC демонстрирует минимальную среднюю ошибку оценки эпизодической ценности по сравнению с другими алгоритмами.

Эпистемическая и Алеаторная Неопределенность: Разделяя Неизвестное

Различие между эпистемической и алеаторной неопределенностью является фундаментальным. Эпистемическая неопределенность возникает из-за недостатка знаний о системе или среде; она уменьшается по мере получения новых данных и улучшения модели. Алеаторная неопределенность, напротив, присуща самой среде и отражает присущую ей случайность или шум, например, случайные флуктуации в физических процессах. В отличие от эпистемической, алеаторная неопределенность не может быть устранена путем сбора дополнительных данных, поскольку она является неотъемлемой частью реальности, которую моделирует агент. Понимание этой разницы критически важно для разработки надежных и адаптивных систем искусственного интеллекта, способных адекватно оценивать и управлять рисками в различных сценариях.

Ансамбли критиков представляют собой эффективный метод оценки эпистемической неопределенности в обучении с подкреплением. Вместо использования единой сети критика для оценки ценности действий, данный подход поддерживает несколько независимых сетей критика, каждая из которых обучается на одних и тех же данных. Разброс в предсказаниях этих сетей отражает эпистемическую неопределенность — меру незнания модели о реальной ценности действий. При принятии решений используется среднее или другое агрегированное значение предсказаний ансамбля, а дисперсия этих предсказаний служит индикатором уверенности модели. Более высокая дисперсия указывает на большую эпистемическую неопределенность, что позволяет агенту осознавать границы своих знаний и действовать более осторожно в незнакомых ситуациях.

Метод обучения с подкреплением, основанный на распределении (Distributional Reinforcement Learning), в отличие от традиционных подходов, оценивает не только ожидаемое значение вознаграждения, но и полное распределение вероятностей возможных возвратов. Это позволяет напрямую моделировать алеаторную неопределенность — случайность, присущую самой среде и процессу получения вознаграждения. Вместо единичной оценки Q-функции, алгоритм строит распределение вероятностей для каждого действия в каждом состоянии, что дает более полное представление о риске и позволяет агенту принимать решения с учетом разброса возможных исходов. Такой подход особенно полезен в средах, где случайные факторы играют значительную роль, и позволяет агенту более эффективно адаптироваться к непредсказуемым ситуациям.

Явное представление эпистемической и алеаторной неопределенности позволяет создавать агентов, обладающих более глубоким пониманием собственных ограничений и возможностей. В алгоритме STAC (State Tracking and Adaptive Control) это достигается путем комбинирования методов оценки неопределенности с адаптивным управлением, что позволяет агенту более эффективно исследовать пространство состояний и принимать решения в условиях неполной информации. Это приводит к повышению устойчивости и конкурентоспособности агента, поскольку он способен оценивать риски и избегать действий, которые могут привести к нежелательным результатам. Таким образом, STAC использует явное моделирование неопределенности для достижения превосходных результатов в сложных средах.

Эксперименты показывают, что STAC с различными конфигурациями dropout демонстрирует схожие кривые оценки суммарной ценности эпизода при оптимальном уровне пессимизма (см. Таблицу 4).
Эксперименты показывают, что STAC с различными конфигурациями dropout демонстрирует схожие кривые оценки суммарной ценности эпизода при оптимальном уровне пессимизма (см. Таблицу 4).

Надежные Агенты: Пессимизм и Чувствительность к Риску

Принцип пессимизма, заключающийся в принятии наихудшего сценария, может быть эффективно реализован посредством точной оценки эпистемической неопределенности. Эпистемическая неопределенность отражает недостаток знаний агента о динамике среды и, следовательно, влияет на точность прогнозов. Методы оценки этой неопределенности, такие как использование ансамблей моделей или байесовских нейронных сетей, позволяют агенту количественно оценить степень своей неуверенности в прогнозируемых значениях Q-функции. В процессе обучения, агент может использовать эту оценку неопределенности для корректировки своих оценок, отдавая предпочтение действиям, которые минимизируют потенциальные риски, даже если их ожидаемая награда несколько ниже, чем у более оптимистичных альтернатив. По сути, агент сознательно выбирает более консервативные стратегии, основываясь на признании собственной неполной информации о среде.

Включение принципа пессимизма в процесс обучения агентов позволяет избежать завышенных оценок полезности действий и, как следствие, повысить безопасность принимаемых решений. Данный подход заключается в намеренном занижении ожидаемых вознаграждений, что вынуждает агента выбирать действия, гарантированно приводящие к приемлемому результату, даже в неблагоприятных условиях. Игнорирование потенциальных негативных сценариев, характерное для оптимистичных алгоритмов, может привести к рискованному поведению и снижению общей производительности, особенно в сложных и динамичных средах. Пессимистичная оценка позволяет агенту более консервативно исследовать пространство действий и сосредоточиться на стратегиях, демонстрирующих устойчивость к неопределенности.

Распределенное обучение с подкреплением (Distributional Reinforcement Learning) расширяет возможности агента в отношении чувствительности к риску, позволяя принимать обоснованные решения в условиях неопределенности. В отличие от традиционных методов, которые оценивают только ожидаемое значение действия, распределенное обучение моделирует полное распределение возможных результатов. Это позволяет агенту не только предсказывать среднюю награду, но и оценивать дисперсию и другие статистические характеристики, отражающие вероятность различных исходов. Оценивая распределение, агент может учитывать потенциальные риски, связанные с каждым действием, и выбирать стратегии, минимизирующие вероятность неблагоприятных событий, даже если это означает отказ от действий с самым высоким ожидаемым значением. Это особенно важно в сложных средах, где неопределенность высока, и небольшие отклонения могут привести к значительным потерям. Такое решение позволяет агенту более эффективно балансировать между исследованием и использованием, избегая рискованных действий и концентрируясь на более надежных стратегиях.

Комбинация методов пессимизма и учета риска позволяет создавать более надежных агентов обучения с подкреплением. Алгоритм STAC демонстрирует это на практике, достигая эффективности использования данных, сопоставимой или превосходящей алгоритмы DSAC и SAC в сложных средах, таких как BipedalWalkerHardcore-v3. Теоретически, STAC устанавливает верхнюю границу ошибки переоценки, равную < γ/2α̃ * E[max_a' σ²(s',a')], где γ — коэффициент дисконтирования, α̃ — параметр обучения, а σ² — дисперсия. Проведенные исследования с изменением уровня пессимизма (β) показали снижение средней ошибки оценки эпизодической ценности, подтверждая эффективность подхода.

Представленное исследование демонстрирует стремление к созданию систем, способных достойно стареть в условиях неопределенности. Алгоритм STAC, фокусируясь на моделировании временной алеаторной неопределенности и применении пессимизма, предлагает элегантное решение проблемы переоценки в обучении с подкреплением. Этот подход, по сути, признает, что любое упрощение имеет свою цену в будущем, и пытается смягчить ее путем учета возможных отклонений. Как однажды заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что можно логически доказать, а не о том, что можно представить». В контексте обучения с подкреплением, STAC стремится к построению логически обоснованной оценки, учитывающей присущую среде неопределенность, что позволяет системе функционировать надежно даже в изменяющихся условиях.

Что дальше?

Предложенный алгоритм Stochastic Actor-Critic, безусловно, вносит свой вклад в вечную борьбу с переоценкой в обучении с подкреплением. Однако, стоит признать, что сама проблема — лишь симптом более глубокого недуга: несовершенства в моделировании временной динамики. Каждый «баг» в алгоритме — это момент истины на временной кривой, указывающий на то, что система столкнулась с реальностью, которую не смогла предвидеть. Моделирование неопределенности, даже такого рода, как алеаторная, лишь откладывает неизбежное — столкновение с хаосом.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на разработку более изящных способов учета не только случайных отклонений, но и систематических ошибок в модели. Технический долг, накопленный при упрощении моделей, — это закладка прошлого, которую мы платим настоящим. Возможно, ключ к решению лежит не в совершенствовании существующих алгоритмов, а в переходе к принципиально новым парадигмам обучения, способным адаптироваться к постоянно меняющимся условиям и признавать свою собственную неполноту.

В конечном счете, все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы. Истинный прогресс заключается не в увеличении вычислительной мощности, а в развитии способности к смирению и принятию неизбежной энтропии.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00737.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-06 02:29