Comment évaluer les capacités de généralisation d’un agent d’apprentissage par renforcement ?

3 Quels sont les défis à relever ?

Cependant, il n’est pas simple de mesurer la généralisation des agents RL, et il y a plusieurs défis et limites à prendre en compte. Tout d’abord, il est difficile de définir ce qui constitue un ensemble de tests juste et représentatif, car il peut y avoir de nombreuses dimensions de variation qui sont pertinentes ou non pour la tâche de l’agent. Par exemple, comment décidez-vous quelles caractéristiques d’un niveau de jeu vidéo ou d’un environnement robotique sont importantes ou triviales pour les performances de l’agent ? Deuxièmement, il est difficile de s’assurer que l’ensemble de tests est indépendant et non biaisé de l’ensemble d’apprentissage, car il peut y avoir des corrélations ou des dépendances cachées qui affectent l’apprentissage de l’agent. Par exemple, comment éviter de suradapter ou de sous-adapter l’agent à des aspects spécifiques de l’ensemble d’entraînement qui ne se généralisent pas bien ? Troisièmement, il est difficile de comparer la généralisation de différents agents RL, car il peut y avoir des compromis ou des facteurs de confusion qui influencent la performance de l’agent. Par exemple, comment expliquez-vous les différences dans l’architecture, l’algorithme, la fonction de récompense ou la stratégie d’exploration de l’agent ?

4 Comment améliorer la généralisation

Pour améliorer la généralisation des agents RL, il existe plusieurs techniques et stratégies qui peuvent être appliquées à différentes étapes du processus d’apprentissage de l’agent. L’augmentation des données consiste à générer des données synthétiques ou modifiées à partir des données d’entraînement d’origine afin d’augmenter la diversité et la robustesse de l’expérience de l’agent. La régularisation ajoute des contraintes ou des pénalités à l’objectif d’apprentissage de l’agent afin de réduire la complexité ou la variance. Le méta-apprentissage entraîne l’agent à apprendre à apprendre, ce qui lui permet de s’adapter rapidement à de nouvelles tâches, scénarios ou domaines. De plus, la randomisation des domaines expose l’agent à un large éventail de variations aléatoires de l’environnement d’entraînement, ce qui l’encourage à apprendre des caractéristiques invariantes et généralisables.

5 Comment tester la généralisation

Pour tester la généralisation des agents RL, il existe plusieurs méthodes et frameworks qui peuvent être utilisés pour concevoir et évaluer l’ensemble de tests, de tâches, de scénarios ou de domaines. Par exemple, la généralisation entre les tâches consiste à tester l’agent sur des tâches différentes mais connexes qui partagent le même environnement, mais ont des objectifs, des actions ou des récompenses différents. Il peut s’agir de tester l’agent sur différents jeux Atari ou sur des tâches de navigation. La généralisation entre les scénarios implique de tester l’agent sur différents scénarios qui partagent la même tâche, mais qui ont des conditions, des états ou des événements initiaux différents, tels que des points de départ, des obstacles ou des adversaires différents. La généralisation entre les domaines implique de tester l’agent sur différents domaines qui partagent la même tâche, mais qui ont des caractéristiques, des fonctionnalités ou des dynamiques d’environnement différentes, telles que des styles visuels, des moteurs physiques ou des simulateurs.