¿Cómo se pueden evaluar las habilidades de generalización de un agente de aprendizaje por refuerzo?

3 ¿Cuáles son los desafíos?

Sin embargo, medir la generalización de los agentes de RL no es sencillo, y hay varios desafíos y limitaciones a considerar. En primer lugar, es difícil definir lo que constituye un conjunto de pruebas justo y representativo, ya que puede haber muchas dimensiones de variación que son relevantes o irrelevantes para la tarea del agente. Por ejemplo, ¿cómo se decide qué características de un nivel de videojuego o de un entorno robótico son importantes o triviales para el rendimiento del agente? En segundo lugar, es difícil garantizar que el conjunto de pruebas sea independiente e imparcial del conjunto de entrenamiento, ya que puede haber correlaciones o dependencias ocultas que afecten al aprendizaje del agente. Por ejemplo, ¿cómo se evita el sobreajuste o el subajuste del agente a aspectos específicos del conjunto de entrenamiento que no se generalizan bien? En tercer lugar, es difícil comparar la generalización de diferentes agentes de RL, ya que puede haber compensaciones o factores de confusión que influyen en el rendimiento del agente. Por ejemplo, ¿cómo se tienen en cuenta las diferencias en la arquitectura, el algoritmo, la función de recompensa o la estrategia de exploración del agente?

4 Cómo mejorar la generalización

Para mejorar la generalización de los agentes de RL, existen varias técnicas y estrategias que se pueden aplicar en diferentes etapas del proceso de aprendizaje del agente. El aumento de datos implica la generación de datos sintéticos o modificados a partir de los datos de entrenamiento originales para aumentar la diversidad y la solidez de la experiencia del agente. La regularización agrega restricciones o penalizaciones al objetivo de aprendizaje del agente para reducir la complejidad o la varianza. El metaaprendizaje entrena al agente para que aprenda a aprender, lo que le permite adaptarse rápidamente a nuevas tareas, escenarios o dominios. Y la aleatorización de dominios expone al agente a una amplia gama de variaciones aleatorias del entorno de entrenamiento, lo que lo alienta a aprender características invariantes y generalizables.

5 Cómo probar la generalización

Para probar la generalización de los agentes de RL, hay varios métodos y marcos que se pueden usar para diseñar y evaluar el conjunto de pruebas de tareas, escenarios o dominios. Por ejemplo, la generalización entre tareas implica probar al agente en tareas diferentes pero relacionadas que comparten el mismo entorno, pero tienen diferentes objetivos, acciones o recompensas. Esto podría implicar probar el agente en diferentes juegos de Atari o tareas de navegación. La generalización entre escenarios implica probar el agente en diferentes escenarios que comparten la misma tarea, pero que tienen diferentes condiciones, estados o eventos iniciales, como diferentes puntos de partida, obstáculos u oponentes. La generalización entre dominios implica probar el agente en diferentes dominios que comparten la misma tarea, pero que tienen diferentes características, características o dinámicas del entorno, como estilos visuales, motores de física o simuladores.