DQN的过拟合问题解析及改进方法

2023-04-05 09:24:23

深度强化学习中的过拟合问题与改进方法

简介

深度强化学习（DRL）是一种机器学习技术，允许计算机在与环境交互的过程中学习最优的行为。DRL 中最常用的算法之一是 Deep Q-Network（DQN），它使用深度神经网络来近似值函数。然而，DQN 也存在一些问题，其中之一就是过拟合问题。

过拟合问题

过拟合是机器学习中常见的现象，它发生在模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差时。这可能是由于模型学习了训练集中特定于噪声或细节的信息，而不是数据的基本模式。

在 DQN 中，过拟合问题可能导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳。这是因为 DQN 使用卷积神经网络来近似值函数，而卷积神经网络容易出现过拟合。

改进方法

有两种常用的方法可以改善 DQN 的过拟合问题：

Double DQN

Double DQN 是一种简单但有效的改进方法，它使用两个网络来估计值函数。第一个网络用于选择动作，第二个网络用于估计值函数。这种方法可以减少过拟合，因为两个网络相互独立，因此不会相互影响。

代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class DoubleDQN(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(DoubleDQN, self).__init__()
        self.state_value_network = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, action_dim),
        )
        self.action_advantage_network = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, action_dim),
        )

    def forward(self, state):
        state_value = self.state_value_network(state)
        action_advantage = self.action_advantage_network(state)
        return state_value + action_advantage - action_advantage.mean(dim=1, keepdim=True)

Dueling DQN

Dueling DQN 是一种更复杂的方法，它将值函数分解为状态值函数和动作优势函数。状态值函数估计状态的价值，而动作优势函数估计每个动作相对于其他动作的优势。这种方法可以减少过拟合，因为状态值函数和动作优势函数是相互独立的，因此不会相互影响。

代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class DuelingDQN(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(DuelingDQN, self).__init__()
        self.state_value_network = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 1),
        )
        self.action_advantage_network = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, action_dim),
        )

    def forward(self, state):
        state_value = self.state_value_network(state)
        action_advantage = self.action_advantage_network(state)
        return state_value + action_advantage - action_advantage.mean(dim=1, keepdim=True)