【深度强化学习】目前落地的挑战与前沿对策_强化学习 前沿

到目前为止，深度强化学习最成功、最有名的应用仍然是 Atari 游戏、围棋游戏等。即使深度强化学习有很多现实中的应用，但其中成功的应用并不多。为什么呢？本文总结目前的挑战。

所需的样本数量太大

深度强化学习一个严重的问题在于需要巨大的样本量。
用 Rainbow DQN 玩 Atari 游戏，达到人类玩家水平，需要至少1800万帧，且超过1亿帧还未收敛。（已经调优了多种超参数）
AlphaGo Zero 用了2900万局自我博弈，每一局约有100 个状态和动作。
TD3算法在MuJoCo物理仿真环境中训练Half-Cheetah、 Ant、 Hopper等模拟机器人，虽然只有几个关节需要控制，但是在样本数量100万时尚未收敛。甚至连Pendulum,Reacher这种只有一两个关节的最简单的控制问题，TD3也需要超过10万个样本。
现实的问题远远比Atari和MuJoCo复杂，其状态空间和动作空间都远大于Atari和MuJoCo，对于简单问题RL尚需要百万、千万级的样本，那对于现实复杂问题，可想样本量的恐怖。而且，在游戏中获取亿万样本并不困难，但是在现实中每获取一个样本都比较困难。举个例子，用机械手臂抓取一个物体至少需要几秒钟时间，那么一天只能收集一万个样本；同时用十个机械手臂，连续运转一百天，才能收集到一千万个样本，未必够训练一个深度强化学习模型。强化学习所需的样本量太大，这会限制强化学习在现实中的应用。

 

探索阶段代价太大

强化学习要求智能体与环境交互，用收集到的经验去更新策略。在交互的过程中，智能体会改变环境。在仿真、游戏的环境中，智能体对环境造成任何影响都无所谓。但是在现实世界中，智能体对环境的影响可能会造成巨大的代价。
在强化学习初始的探索阶段，策略几乎是随机的。
如果应用到推荐系统中，上线一个随机的推荐策略，那么用户的体验会极差，很低的点击率也会给网站造成收入的损失。
如果应用到自动驾驶中，随机的控制策略会导致车辆撞毁。
如果应用到医疗中，随机的治疗方案会致死致残。
在物理世界的应用中，不能直接让初始的随机策略与环境交互，而应该先对策略做预训练，再在真实环境中部署。 其中涉及离线强化学习（Offline RL），是一个很有价值的研究方向。

1. 一种方法是事先准备一个数据集，用行为克隆等监督学习方法做预训练。
2. 另一种方法是搭建模拟器，在模拟器中预训练策略。

 

超参数的影响非常大

深度强化学习对超参数的设置极其敏感，需要很小心调参才能找到好的超参数。
超参数分两种：神经网络结构超参数、算法超参数。这两类超参数的设置都严重影响实验效果。换句话说，完全相同的方法，由不同的人实现，效果会有天壤之别。

1. 结构超参数： 神经网络结构超参数包括层的数量、宽度、激活函数，这些都对结果有很大影响。拿激活函数来说，在监督学习中，在隐层中用不同的激活函数（比如 ReLU、Leaky ReLU）对结果影响很小，因此总是用 ReLU 就可以。但是在深度强化学习中，隐层激活函数对结果的影响很大；有时 ReLU 远好于 Leaky ReLU，而有时 Leaky ReLU 远好于 ReLU。由于这种不一致性，我们在实践中不得不尝试不同的激活函数。
2. 算法超参数： 强化学习中的算法超参数很多，包括学习率、批大小 (Batch Size)、经验回放的参数、探索用的噪声。（Rainbow 的论文调了超过 10 种算法超参数。）

实验效果严重依赖于实现的好坏。哪怕是一些细微的超参数区别，也会影响最终的效果。 即使都用同一个算法，比如 TRPO 和 DDPG 方法，不同人的编程实现，实验效果差距巨大。

实验对比的可靠性问题。如果一篇学术论文提出一种新的方法，往往要在 Atari、MuJoCo 等标准的实验环境中做实验，并与 DQN、DDPG、TD3、A2C、TRPO 等有名的基线做实验对照。但是这些基线算法的表现严重依赖于编程实现的好坏，如果你把自己的算法实现得很好，而从开源的基线代码中选一个不那么好的做实验对比，那你的算法可以轻松打败基线。

 

稳定性极差

强化学习训练的过程中充满了随机性。除了环境的随机性之外,随机性还来自于神经网络随机初始化、决策的随机性、经验回放的随机性。想必大家都有这样的经历：用完全相同的程序、完全相同的超参数,仅仅更改随机种子(Random Seed),就会导致训练的效果有天壤之别。如果重复训练十次,往往会有几次完全不收敛。哪怕是非常简单的问题，也会出现这种不收敛的情形。
所以实验时即使代码和超参数都是对的，强化学习也有可能会出现不收敛的情况。监督学习则几乎没有这种担忧。

 

总结与未来

RL需要过多的数据量，且现实应用中收集数据成本和代价太大。即使收集到合适数据，训练网络时，超参数和随机种子等因素对模型的训练影响非常大，不稳定。
近年来，研究人员提出了多种方法来应对这些问题，提高RL的实用性和效率。以下是一些前沿的改进方法：

1. 使用模拟环境和数据增强，减少对真实世界数据的需求，但是这样训练出来的模型如温室的花朵。
2. 事先准备一个数据集，用行为克隆等监督学习方法做预训练，再进入现实做环境交互，进一步训练。
3. 迁移学习与元学习，减少新任务所需数据量。
4. 多任务学习和强化学习的结合，同时学习多个相关任务，共享知识以提高学习效率和泛化能力。
5. 模型基的RL，构建环境模型以预测未来状态和奖励，减少对真实环境交互的依赖。
6. 自适应超参数调整。
7. 集成学习和强化学习结合，结合多个模型或策略，以减少单一模型或策略的不稳定性和偏差。
8. 利用大模型，具身智能等技术，让模型更具泛化性。

本文内容为看完王树森和张志华老师的《深度强化学习》一书的学习笔记，十分推荐大家去看原书！