Work in Progress: Temporally Extended Auxiliary Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Predictive auxiliary tasks have been shown to improve performance in numerous reinforcement learning works, however, this effect is still not well understood. The primary purpose of the work presented here is to investigate the impact that an auxiliary task's prediction timescale has on the agent's policy performance. We consider auxiliary tasks which learn to make on-policy predictions using temporal difference learning. We test the impact of prediction timescale using a specific form of auxiliary task in which the input image is used as the prediction target, which we refer to as temporal difference autoencoders (TD-AE). We empirically evaluate the effect of TD-AE on the A2C algorithm in the VizDoom environment using different prediction timescales. While we do not observe a clear relationship between the prediction timescale on performance, we make the following observations: 1) using auxiliary tasks allows us to reduce the trajectory length of the A2C algorithm, 2) in some cases temporally extended TD-AE performs better than a straight autoencoder, 3) performance with auxiliary tasks is sensitive to the weight placed on the auxiliary loss, 4) despite this sensitivity, auxiliary tasks improved performance without extensive hyper-parameter tuning. Our overall conclusions are that TD-AE increases the robustness of the A2C algorithm to the trajectory length and while promising, further study is required to fully understand the relationship between auxiliary task prediction timescale and the agent's performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».