[论文解读] Multitask Soft Option Learning
多任务软选项学习（msol）提出了一种分层强化学习框架，通过使用任务特定的变分后验分布来表示选项，并以共享先验进行正则化，实现了稳定的多任务训练和高效的迁移学习。该方法在不遗忘的前提下允许灵活的选项适应，同时自然地学习终止策略并避免局部最优，其性能优于分层和扁平基线方法。
We present Multitask Soft Option Learning(MSOL), a hierarchical multitask framework based on Planning as Inference. MSOL extends the concept of options, using separate variational posteriors for each task, regularized by a shared prior. This ''soft'' version of options avoids several instabilities during training in a multitask setting, and provides a natural way to learn both intra-option policies and their terminations. Furthermore, it allows fine-tuning of options for new tasks without forgetting their learned policies, leading to faster training without reducing the expressiveness of the hierarchical policy. We demonstrate empirically that MSOL significantly outperforms both hierarchical and flat transfer-learning baselines.
研究动机与目标
- 解决在联合优化选项和高层策略时，多任务分层强化学习中出现的不稳定性和次优性能问题。
- 实现在无需完美选项对齐或手动指定子目标的情况下，高效迁移到新任务。
- 提供一种稳定的训练机制，避免因任务目标冲突导致的复杂调度和局部最优。
- 自然地学习选项终止策略，无需手动设定持续时间。
- 在保留已学习策略的同时，允许对新任务的选项进行微调，从而增强探索能力和收敛性。
提出的方法
- msol采用规划即推理（PAI）框架来表述选项，区分每个选项的共享先验分布和任务特定后验分布。
- 该方法使用变分推理来优化每个任务的后验分布，并通过先验与后验之间的KL正则化项，鼓励跨任务的一致性。
- 此软选项框架将选项策略和终止策略的学习与高层策略解耦，实现每个任务的独立适应。
- 先验作为学习到的奖励塑造，引导新任务上的探索朝向先前有效的行为，而无需强制精确复制。
- 终止策略通过相同的PAI框架端到端学习，避免了手动设定持续时间的约束。
- 该方法在多个任务上联合训练，共享先验促进了技能的可迁移性和多样性。
实验结果
研究问题
- RQ1软选项框架是否能提升多任务分层强化学习中的训练稳定性和优化收敛性？
- RQ2先验与后验选项的分离如何影响在分布外任务上的迁移性能？
- RQ3软选项是否能在无需手动指定持续时间的情况下学习到有效的终止策略？
- RQ4软选项方法在多大程度上能防止因任务目标冲突导致的局部最优？
- RQ5与硬选项或扁平策略相比，使用共享先验和任务特定后验的方法在样本效率和泛化能力方面表现如何？
主要发现
- msol在多任务训练中显著优于分层基线（如Option Critic）和扁平策略，尤其在较大网格中探索困难时表现更优。
- 在拾取/放置位置发生偏移的分布外任务中，msol的学习速度超过扁平策略，而硬选项因设定错误而完全失效。
- 在小型网格出租车变体中，msol与扁平策略表现相当；但在大网格环境中，其学习速度显著加快，凸显了在复杂环境中迁移学习的价值。
- 通过从共享先验微调后验分布，msol能够有效适应新任务，实现更快收敛，同时不遗忘先前学习到的技能。
- 软选项框架成功实现了端到端的终止策略学习，避免了固定时长或手动子目标设定的需求。
- 先验与后验之间的KL正则化确保了选项在跨任务间的一致性，同时允许任务特定的适应，提升了优化稳定性并避免了局部最优。
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