深度强化学习是否存在过拟合的问题

电玩女神 2023-01-21 03:26 39阅读 0赞

原文：[https://ai-guru.de/fighting-overfitting-in-deep-reinforcement-learning/][https_ai-guru.de_fighting-overfitting-in-deep-reinforcement-learning]

过拟合是深度学习和传统机器学习中的一个众所周知的问题。

**过拟合可以粗略地解释为：模型在多大程度上记住了训练数据。大量的过拟合可以理解为缺乏普遍性，即缺乏泛化能力。你的模型不能很好地处理它尚未看到的数据。**通常，这会导致模型无法正常工作。

**可以肯定的是，深度强化学习也遭受过拟合的困扰。**

深度强化学习采用数据驱动的方法深度学习，并将其提升到目标驱动的水平。它不再处理数据，而是将重点放在创建能够行动、表现良好和执行最佳策略的Agents。

在深度学习中，缺乏泛化能力的原因是Agents无法在尚未出现的情况下取得理想的结果。例如，在计算机游戏中，创建一个学习如何玩固定等级游戏的Agent很容易。但是这个Agent可能会在从未玩过的游戏等级上失败。

OpenAI做了一些出色的实验，并在他们的文章中发表了结果。他们引入了一个叫做CoinRun的新环境，它和经典的平台游戏相似。游戏目标是通过一个关卡，找到并收集藏在某处的硬币。CoinRun最有趣的地方是：所有级别都是按程序生成的。

考虑到这个游戏可以产生无限数量的关卡，研究人员用几个固定级别的子集做了实验。正如预期的那样，当只有进行4K级别的训练时，存在着很大程度的过拟合。4K级别对于人类玩家来说，已经相当高的级别了。但令人惊讶的是，在16K的训练水平下仍然可以看到过拟合。最后我们认知到，最好的Agent是那些在不受级别限制的环境下训练出来的。

But，我们也认识到，在不受级别限制上的训练是不可行或不可能的。深度学习中也存在一个类似的问题。我们可以认为在深度学习中得到更多的数据，就等于在强化学习中得到了更多的训练。显然，这两者在一些情况下都是不可能的。

OpenAI运行了几个子实验，来研究如何减少过拟合。结果如下：

*  **dropout和L2正则**都是克服过拟合的策略。结果证明，他们工作得很好，而L2正则比dropout的效果更好。
 *  **数据增强**也是一种著名的防止过拟合的策略。它是关于稍微和随机地更改数据，以便人为地增加数据集的大小。数据增强比其他方法更有效。
 *  更棒的是**批处理标准化（batch normalization）**，这是一个将底层神经网络的特定层的数据成批标准化的过程。
 *  最后，**环境随机性**表现最好。随机性很有趣。它用环境级别的随机操作替换Agents的随机操作。显然，训练Agents的不确定性，从而增加泛化。

总而言之，我很兴奋地看到在深度强化学习领域中解决过拟合的问题。它和通常的过拟合问题，在许多方面相似，但在细节上却有所不同。有些问题是从深度学习中继承下来的，有些是新问题。有些你可以重复使用，有些你必须再思考的。最后，请阅读[他们的论文][Link 1]。

[https_ai-guru.de_fighting-overfitting-in-deep-reinforcement-learning]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//ai-guru.de/fighting-overfitting-in-deep-reinforcement-learning/
[Link 1]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1812.02341.pdf