NeurIPS强化学习挑战赛冠军揭晓

NeurIPS强化学习挑战赛冠军揭晓

某中心云服务赞助了本次挑战赛，并为参赛者提供了数据准备、处理以及模型训练、部署和测试所需的资源。

比赛概况

竞赛是年度NeurIPS会议计划的重要组成部分。今年接受的16个竞赛中，有四分之一专注于推动深度强化学习的科学进展。近年来，强化学习在游戏、自动驾驶、电网管理等领域取得了突破性进展。

某中心SageMaker RL团队很荣幸与AIcrowd合作，为Procgen挑战赛提供训练和评估支持。该挑战赛要求参赛者开发新的强化学习模型，以最大化样本效率和泛化能力。

技术架构

某中心SageMaker RL团队开源了基于AnyScale的Ray RLlib的入门笔记本，这是一个使用Ray分布式学习框架实现强化学习应用的库。通过某中心SageMaker笔记本实例，参赛者能在不到一小时内获得结果，成本仅为几美元。

挑战赛设有两个赛道——泛化能力和样本效率，包含三轮比赛，吸引了82个团队的500多名参与者。在整个比赛期间，使用某中心SageMaker评估了172,000个模型。

获胜团队解决方案

泛化能力赛道获胜团队：Dipam Chakraborty和Nhat Quang Tran

• 对原始PPG算法进行了多项修改
• 在从未见过的环境中实现了最佳泛化性能
• 使用了超参数调优优化方法

样本效率赛道获胜团队：Adrien Gaidon和Blake Wulfe

• 在辅助阶段使用数据增强，但在策略阶段不使用
• 实验了奖励归一化和奖励塑形技术
• 实现了最佳的样本效率，训练速度最快

技术背景

该挑战赛基于OpenAI Procgen基准测试，包含16个程序生成的gym环境，直接衡量强化学习代理学习可泛化技能的速度。每个Procgen环境都是程序生成的，要求代理泛化到从未见过的情况。

Procgen环境设计轻量且易于使用，计算资源有限的参与者可以轻松复现基线结果并运行新实验。
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