15、自适应权重蒸馏的领域随机化算法解析

自适应权重蒸馏的领域随机化算法解析

1. 引言

深度强化学习在机器人控制任务中取得了显著成就，但将其推广到新颖和未知环境仍是一项挑战。特别是在机器人控制等实际应用中，模拟环境与现实世界之间存在差异，即所谓的“现实差距”。领域随机化是一种常用的提高深度强化学习策略泛化能力的方法，它通过在训练过程中随机化参数化的物理模拟环境，使智能体能够适应环境的变化，从而在测试领域中表现良好。然而，领域参数分布的范围难以配置，通常设置较大的参数分布可能导致高方差和收敛性差的问题。

当前的研究主要朝着两个方向发展以缓解这一问题：
- 学习过程中自适应调整领域参数分布，该方法基于目标领域的稀疏数据自动调整模拟中的领域参数分布。
- 采用蒸馏技术，将在不同领域单独训练的多个策略集成到一个单一策略中，通过混合多个模型可以有效降低蒸馏策略的方差，并使策略能够稳定地泛化到目标领域。

但现有方法仍存在一些不足，例如无法保证训练的教师策略是最优的。如果教师策略次优或训练结果不理想，将对学生策略的模仿产生负面影响。因此，需要评估每个教师策略的性能，以确定学生策略对它们的信任程度。

2. 背景知识

2.1 深度强化学习中的领域随机化

领域随机化方法将环境抽象为各种参数，每个参数遵循特定分布，并通过随机采样来模拟不同的环境情况，以减少训练领域与目标领域之间的偏差。然而，设计能够涵盖现实世界情况的领域参数分布是一个挑战，可能导致高模型方差。为了解决这个问题，一些优化方法被提出，如自动调整领域参数分布的方法。

2.2 策略蒸馏

在深度强化学习中，策略蒸馏用于将大型的教师网络压缩成较小但更高效的