Horizon Reduction e perdita di dati nel Reinforcement Learning

Un recente studio pubblicato su arXiv esamina l'impatto dell'Horizon Reduction (HR) nel Reinforcement Learning offline (RL). L'Horizon Reduction è una strategia di progettazione comune, utilizzata per mitigare l'assegnazione del credito a lungo termine, migliorare la stabilità e consentire l'apprendimento scalabile attraverso rollout troncati, training a finestre o decomposizione gerarchica.

La ricerca evidenzia come l'HR possa indurre una perdita di informazioni fondamentale e irrecuperabile. I ricercatori hanno formalizzato l'HR come apprendimento da segmenti di traiettoria a lunghezza fissa, dimostrando che, in questo paradigma, le policy ottimali possono essere statisticamente indistinguibili da quelle subottimali, anche con una quantità infinita di dati.

Tre modalità di errore strutturale

Lo studio identifica tre distinte modalità di errore strutturale:

  1. Indistinguibilità del prefisso: porta a un errore di identificabilità.
  2. Errata specificazione dell'obiettivo: indotta da rendimenti troncati.
  3. Supporto del dataset offline e aliasing della rappresentazione.

I risultati stabiliscono le condizioni necessarie affinché l'Horizon Reduction sia sicuro, sottolineando i limiti intrinseci che non possono essere superati solo con miglioramenti algoritmici. Questo lavoro integra gli studi sugli obiettivi conservativi e sullo spostamento della distribuzione, che affrontano un diverso asse della difficoltà dell'RL offline.