記事「ニューラルネットワークが簡単に（第61回）：オフライン強化学習における楽観論の問題」についてのディスカッション

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オフライン訓練では、訓練サンプルデータに基づいてエージェントの方策を最適化します。その結果、エージェントは自分の行動に自信を持つことができます。しかし、そのような楽観論は必ずしも正当化されるとは限らず、模型の操作中にリスクを増大させる可能性があります。今日は、こうしたリスクを軽減するための方法の1つを紹介しましょう。

近年、オフライン強化学習法が普及しており、様々な複雑さの問題を解決する上で多くの可能性が期待されています。しかし、研究者が直面する主な問題の1つは、学習中に生じうる楽観論です。エージェントは訓練セットのデータに基づいて戦略を最適化し、その行動に対する確信を得ますが、訓練セットは、環境のさまざまな状態や遷移をカバーしきれないことが多いです。確率的な環境では、そのような自信はまったく正当化されないことが判明しました。このような場合、エージェントの楽観的な戦略は、リスクを増大させ、望ましくない結果を招く可能性があります。

この問題を解決するために、自律走行分野の研究に注目する価値があります。この分野のアルゴリズムが、リスクの低減（ユーザーの安全性の向上）とオンライン訓練の最小化を目的としていることは明らかです。そのような手法の1つが、「Addressing Optimism Bias in Sequence Modeling for Reinforcement Learning」（2022年7月）で紹介されたSeparated Latent Trajectory Transformer （SPLT-Transformer）です。

作者: Dmitriy Gizlyk