ExGRPO 动态样本权重调整：提升复盘训练的针对性-优快云博客

ExGRPO 动态样本权重调整原理

ExGRPO（Extended Generalized Reinforced Policy Optimization）是一种强化学习框架，通过动态调整训练样本的权重来提升模型在关键场景下的表现。其核心思想是根据样本的优先级、训练难度或任务相关性，实时调整样本在损失函数中的权重。

动态权重调整通常基于样本的TD误差（Temporal Difference Error）或优势函数（Advantage Function）计算。高误差样本往往代表模型预测不准确的状态-动作对，需赋予更高权重以强化学习：

$$ w_i = \eta \cdot \frac{|\delta_i|^\alpha}{\sum_{j=1}^N |\delta_j|^\alpha} $$

其中 $\delta_i$ 为样本 $i$ 的TD误差，$\alpha$ 控制权重分布的集中程度，$\eta$ 为全局缩放系数。

动态权重实现方法

基于优先级的经验回放（PER） 修改标准经验回放缓冲区的采样概率，使高TD误差样本更频繁被采样。存储样本时记录最新TD误差，采样概率为：

$$ P(i) = \frac{p_i^\beta}{\sum_k p_k^\beta} $$

$p_i$ 是样本 $i$ 的优先级，通常 $p_i = |\delta_i| + \epsilon$；$\beta$ 控制偏差校正强度。

自适应权重裁剪 为防止少数高权重样本主导训练过程，采用软裁剪策略：

$$ w_i' = \min(w_i, \mu \cdot \bar{w}) $$

$\bar{w}$ 为当前批次样本权重的均值，$\mu$ 为裁剪阈值（通常取2.0~3.0）。

复盘训练中的针对性提升策略

关键状态识别 通过聚类或异常检测识别高频失败状态（如高折扣回报但低实际回报的状态），对这些状态对应的样本赋予额外权重系数 $\lambda$：

$$ w_i \leftarrow w_i \cdot (1 + \lambda \cdot \mathbb{I}{s_i \in \mathcal{S}{\text{critical}}}) $$

$\mathcal{S}_{\text{critical}}$ 为关键状态集合，$\mathbb{I}$ 为指示函数。

课程学习调度 随着训练进度动态调整权重策略：

早期阶段：均匀权重促进探索
中期阶段：侧重高TD误差样本修正错误
后期阶段：聚焦关键状态微调策略

采用余弦退火调整权重强度：

$$ \eta_t = \eta_{\min} + \frac{1}{2}(\eta_{\max} - \eta_{\min})(1 + \cos(\frac{t\pi}{T})) $$

$T$ 为总训练步数，$t$ 为当前步数。

代码实现示例（PyTorch）

class DynamicWeightSampler:
    def __init__(self, buffer_size, alpha=0.6, beta=0.4):
        self.alpha = alpha
        self.beta = beta
        self.priorities = np.zeros(buffer_size, dtype=np.float32)
        self.pos = 0

    def update_priorities(self, indices, deltas):
        self.priorities[indices] = (np.abs(deltas) + 1e-5) ** self.alpha

    def sample(self, batch_size):
        probs = self.priorities / self.priorities.sum()
        weights = (len(probs) * probs) ** -self.beta
        weights /= weights.max()
        indices = np.random.choice(len(probs), batch_size, p=probs)
        return indices, weights[indices]

关键点：