关于“强化学习 策略梯度方法 方差大 的原因与解决方法”问题的思考

目录

1 阅前需知

2 为什么方差大？

3 如何解决方差大问题？

3.1 Add a baseline

3.2 TD 代替 MC (即Actor-Critic方法)

4 阅后须知

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1 阅前需知

策略梯度方法(Policy-Based)方法直接学习参数化的策略来进行动作的选择。本文所用符号的习惯与下书一致

                                                 

此书中将所有符合以下条件的均称为Policy-Based方法，不论这种方法是否学习值函数：

①直接学习参数化的策略

②梯度上升法更新参数  

考虑到这么多方法统称为Policy-Based方法，本文在此特意说明，本文所指的方差大问题，是就最开始的Policy-Based方法而言的，即REINFORCE方法，伪代码如下图(相信学过的人一定对这图很熟悉，就不多说了)

                         

                                                               图1 REINFORCE伪代码

2 为什么方差大？

为了方便说明，本文假设状态空间中有s1,s2两个状态，动作空间有a1,a2,a3三个动作。假设不同状态下采取不同动作得到的即时奖励如下表所示(在状态s1时采取动作a1,得到奖励200)

                                   

根据图1，我们会在当前策略下进行MC采样来得到一条episode,进而用于更新，假设采样结果如下所示，纵向是可能的trajectory，横线是某trajectory在不同时刻的采样结果。Rt+1之所以没写，是因为现在在计算Q(s,a),st,at固定之后，Rt+1是个定值，而后面的st+1等不是定值。

                 

为了更简单直观的表达，我们令折扣因子，根据图1，策略梯度是，其中

因为Gt是Q(s,a)的无偏估计，所以这样采样得到的结果就是策略梯度的无偏估计，那么其方差呢？请听我慢慢道来...

是对数概率的梯度，只与策略有关，因为是在当前策略下采样，所以不妨将其看做G的一个系数或者说权重，如此一来，方差的来源就是G，只不过是对G的方差起一个放缩的作用。(根据公式)，下面我们来分析G的方差。

由此可以看出，方差大来源于2个原因：

①若不同s对应的R范围相差较大，再加上MC的随机性，那么每一步的R都会有较大的方差。

②因为采样轨迹长度的原因，出现方差累积。

3 如何解决方差大问题？

①针对第一个原因，提出Add a Baseline

②用TD方法代替MC(即Actor-Critic方法)

下面详细解说...

3.1 Add a baseline

我们可以设计一个与状态s有关的函数b(s)，作为这个状态下奖励的baseline，只有超过这个baseline，我们才会给出正的奖励，否则给出负的奖励。看下面这个简单的例子,对某个时间步，R的取值有200，210，220，105，110，115共6种可能，这时候的方差是不是很大呢？R的方差大，Gt的方差自然也小不了，方差大的话就会减慢学习的速度(可以类比下SGD和GD的关系，SGD就是因为随机选择一个样本，所以与真实的梯度相比方差比较大，导致学习曲线震荡，收敛较慢，所以就有了小批量梯度下降来降低SGD的方差(原理是))

-10,0,10,-5,0,5这个序列是不是比200,210,220,105,110,115的方差小呢？当然小咯。那就果断安排上啊，可以加快学习效率！

当然了，也不是说所有baseline都能降低方差咯，要好好设计一番。上图中b(s)用的是均值，这是最常用的baseline方法，却不是最优的baseline。那为什么不是最优还要用呢？因为简单。如果有人想知道推导的话，可以留言哦(原理与相似，只不过是x-a带权重)。

 

3.2 TD 代替 MC (即Actor-Critic方法)

TD只用了一个时刻的即时奖励r，所以相比MC而言可以避免方差累积的问题。

 

4 阅后须知

以上皆为我个人理解，若有不同意见，还请大家不吝留言探讨。

另外附上我在组会上讲的关于策略梯度的PPT，请点击策略梯度PPT获取。