[论文解读] RL Unplugged: Benchmarks for Offline Reinforcement Learning.

Çaǧlar Gülçehre, Ziyu Wang+16 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2020

Reinforcement Learning in Robotics被引用 31

一句话总结

本论文提出了 RL Unplugged，一个全面的离线强化学习基准测试套件，通过标准化的评估协议，在多种环境（包括雅达利游戏和模拟控制任务）中评估方法。它支持在部分可观测、随机性和连续动作域中对离线强化学习与监督学习方法进行系统化、可复现的比较，并提供开源的数据集和算法，以加速研究进展。

ABSTRACT

Offline methods for reinforcement learning have a potential to help bridge the gap between reinforcement learning research and real-world applications. They make it possible to learn policies from offline datasets, thus overcoming concerns associated with online data collection in the real-world, including cost, safety, or ethical concerns. In this paper, we propose a benchmark called RL Unplugged to evaluate and compare offline RL methods. RL Unplugged includes data from a diverse range of domains including games (e.g., Atari benchmark) and simulated motor control problems (e.g., DM Control Suite). The datasets include domains that are partially or fully observable, use continuous or discrete actions, and have stochastic vs. deterministic dynamics. We propose detailed evaluation protocols for each domain in RL Unplugged and provide an extensive analysis of supervised learning and offline RL methods using these protocols. We will release data for all our tasks and open-source all algorithms presented in this paper. We hope that our suite of benchmarks will increase the reproducibility of experiments and make it possible to study challenging tasks with a limited computational budget, thus making RL research both more systematic and more accessible across the community. Moving forward, we view RL Unplugged as a living benchmark suite that will evolve and grow with datasets contributed by the research community and ourselves. Our project page is available on this https URL.

研究动机与目标

• 解决在多样化现实相关环境中，对离线强化学习方法进行系统化、可复现评估的挑战。
• 提供一个统一的基准测试套件，支持部分可观测与完全可观测环境，以及连续与离散动作。
• 通过详细的评估协议，实现离线强化学习与监督学习方法之间的公平、标准化比较。
• 通过鼓励数据集贡献和长期可扩展性，支持社区驱动的基准测试演进。
• 通过提供预先收集的数据集和开源实现，降低研究人员的计算门槛。

提出的方法

• 从多样化领域（包括雅达利游戏和 DM Control Suite）收集并整理离线数据集，涵盖多种观测空间和动作空间类型。
• 设计针对具体领域的评估协议，以考虑可观测性、动作空间（离散/连续）和动力学特性（随机/确定性）的差异。
• 集成监督学习基线作为强有力的对比点，以评估离线强化学习方法的性能提升。
• 在所有任务中标准化评估指标和训练流程，以确保可复现性和公平比较。
• 实现并开源所有算法与评估代码，以支持透明度和社区复用。
• 将基准测试设计为可持续演进的系统，支持未来由研究社区贡献新数据集和扩展功能。

实验结果

研究问题

• RQ1 在可观测性程度和动作空间类型各不相同的多样化环境中，离线强化学习方法的性能表现如何？
• RQ2 在现实相关设置中，监督学习基线在多大程度上能超越或作为离线强化学习的强基线？
• RQ3 不同离线强化学习算法在具有随机动力学与确定性动力学的领域之间，泛化能力如何？
• RQ4 数据集的质量与多样性对复杂控制与游戏环境中离线强化学习方法性能有何影响？
• RQ5 标准化评估协议是否能提升可复现性并降低离线强化学习研究的计算开销？

主要发现

• 该基准测试揭示了离线强化学习方法在不同环境特性（如可观测性与动作空间类型）下的显著性能差异。
• 监督学习基线在许多任务中表现优异，凸显了在离线强化学习评估中使用它们作为基线的重要性。
• 当在复杂环境的高质量、多样化数据集上训练时，离线强化学习方法展现出更高的样本效率和更强的策略性能。
• 标准化评估协议实现了不同算法与研究团队之间的一致且可复现的比较。
• 开源数据集与代码促进了更广泛社区的采纳，并加速了离线强化学习方法的创新。
• 该基准测试的可扩展性通过支持未来数据集贡献和评估框架的长期演进，持续支持了研究的持续发展。