Вопрос или проблема
В глубокое обучение мы можем оценить производительность модели с помощью значения функции потерь и улучшить производительность модели с помощью K-кратной перекрестной проверки и так далее. Но как мы можем разработать и настроить нейронную сеть, используемую в глубоким обучении с подкреплением? Мы можем оценить производительность алгоритма обучения с подкреплением с помощью вознаграждений и так далее, но как мы можем быть уверены, что нейронная сеть, используемая в алгоритме обучения с подкреплением, хороша или плоха?
Мы можем оценить производительность алгоритма обучения с подкреплением с помощью вознаграждений и так далее, но как мы можем быть уверены, что нейронная сеть, используемая в алгоритме обучения с подкреплением, хороша или плоха?
«Хорошесть» нейронной сети как раз и отражается в сигнале вознаграждения от среды. В конце концов, нейронная сеть (по крайней мере, косвенно) определяет, какие действия выполняет агент. Любое неоптимальное поведение приведет к снижению вознаграждения. Эта информация обратным путем передается на веса нейронной сети с помощью использующегося алгоритма обучения с подкреплением.
Например, если мы используем сеть ценностей и пытаемся минимизировать ошибку между фактической и предсказанной доходностью, то мы можем выполнять стохастический градиентный спуск по параметрам $w$
$$\begin{align}w_{t+1} &\doteq w_t – \frac{1}{2}\alpha\nabla_{w_t}\left[G_t-\hat{v}(S_t,w_t)\right]^2\\
&= w_t + \alpha\left[G_t-\hat{v}(S_t,w_t)\right]\nabla_{w_t}\hat{v}(S_t,w_t)
\end{align}$$
(Как только нейронная сеть достаточно хорошо предсказывает последствия своих действий, она может начать оптимизировать свое поведение с помощью обобщенной итерации политики.)
Нейронные сети, используемые в моделях обучения с подкреплением (RL), можно оценивать по количеству вознаграждения с течением времени. Нейронная сеть, которая накапливает больше вознаграждений, лучше, чем другая нейронная сеть, которая накапливает меньше вознаграждения за то же время.
Процесс экспериментов и улучшения нейронных сетей для RL может занять больше времени, потому что процесс обучения для RL обычно длится дольше.
Процесс обучения с подкреплением уже предполагает, что у вас есть базовая модель, с которой вы работаете, это то, что вы усиливаете. Так что, предположительно, эта основная модель уже хороша, иначе вы бы её не использовали, верно?
Вся суть обучения с подкреплением заключается в том, чтобы познакомить вашу (работающую) модель с новой информацией и/или меняющимися условиями. Обучение с подкреплением не превратит плохую модель в хорошую. Если ваша базовая модель не соответствует вашим требованиям, то вам следует вернуться к этапу проектирования/выбора модели; обучение с подкреплением не поможет вам в этом сценарии.
Ответ или решение
При разработке нейронных сетей для глубокого обучения с подкреплением (RL) важно учитывать несколько принципов, которые помогут создать эффективную модель. Хотя нет строгих правил, существуют ключевые правила, которые можно считать отправной точкой для проектирования архитетуры вашей нейронной сети. Ниже приведены рекомендации, которые могут помочь в этом процессе.
Принципы проектирования нейронных сетей в глубоких методах обучения с подкреплением
-
Структура сети: Определите архитектуру вашей нейронной сети соответствующей задаче. В зависимости от сложности среды и типа задачи (например, дискретное или непрерывное действие) может потребоваться использование разных архитектур. Для простых задач могут подойти мелкие сети, в то время как сложные задачи требуют более глубоких и широких сетей.
-
Обработка состояний: Убедитесь, что ваши входные данные (состояния среды) должным образом обработаны. Это может включать нормализацию данных, извлечение признаков или применение методов уменьшения размерности. Эффективная обработка состоит из четкого представления состояния, что способствует более быстрому обучению.
-
Активирующие функции: Используйте подходящие активирующие функции для слоев вашей сети. Обычно ReLU (Rectified Linear Unit) и его производные показывают неплохие результаты. Однако в последних слоях лучше использовать функции, такие как Softmax для выбора действий или tanh для предсказания значений.
-
Методы оптимизации: Выбор оптимизатора также важен. Adam, RMSProp и SGD с моментумом – это примеры оптимизаторов, которые могут обеспечить быструю и стабильную сходимость.
-
Регуляризация: Регуляризация является ключевым элементом в борьбе с переобучением. Это можно достичь с помощью методов, таких как дропаут или L2-регуляризация. Особенно это актуально в контексте RL, где агенты могут переобучиться на конкретных окружениях.
-
Параметризация опыта: Используйте такие стратегии, как опытный реплей (Experience Replay), что позволяет улучшать память агента и обучение на более качественном и разнообразном опыте. Это особенно важно, поскольку обновления веса происходят менее часто по сравнению с другими методами обучения.
-
Мониторинг и оценка: Оценка производительности нейронной сети в контексте reinforcement learning осуществляется через накопление вознаграждений. Наблюдение за изменениями в величине вознаграждения со временем позволяет сделать выводы о качестве структуры сети. Внедрение K-кратной перекрестной проверки (K-fold cross-validation) может помочь в оценке стабильности и обобщающей способности агента.
-
Гиперпараметрическая оптимизация: Применение методов оптимизации гиперпараметров (например, Bayesian Optimization) для нахождения оптимальных значений для скорости обучения, размеров батчей и других параметров обучения может значительно улучшить производительность модели.
-
Итеративный подход: Подходите к проектированию модульно. Начинайте с базовой модели и постепенно добавляйте улучшения, тестируйте их влияние на производительность, и вносите соответствующие изменения.
Заключение
Хотя проектирование и настройка нейронных сетей в контексте глубокого обучения с подкреплением требуют времени и усилий, следование вышеуказанным принципам позволит улучшить эффективность модели и ее способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды. Важно помнить, что эффективность нейронной сети в RL определяется ее способностью извлекать максимальную выгоду из накопленных знаний, что в конечном итоге и должно выражаться в виде вознаграждений. Это делает каждую итерацию обучения наглядным показателем успешности разрабатываемой вами модели.