Stable Gradients for Stable Learning at Scale in Deep Reinforcement Learning

扩展深度强化学习网络具有挑战性，通常会导致性能下降，但这种失败的根本原因仍未被充分理解。尽管一些近期的研究提出了应对这一问题的机制，但这些方法往往复杂且未能清晰揭示导致该问题的本质原因。在本研究中，我们通过一系列实证分析表明，非平稳性与由于次优架构选择引起的梯度问题相结合，是扩展过程中面临的主要挑战。我们提出了一系列直接干预措施以稳定梯度流动，从而实现不同网络深度和宽度下的稳健性能。这些干预措施易于实施，并且与已有的成熟算法兼容，最终形成了一种有效的机制，能够在大规模场景下仍保持优异性能。我们在多种智能体和环境组合中验证了我们的研究发现。

论文试图解决深度强化学习网络在扩展规模时性能下降的问题，特别是探讨非平稳性和梯度问题如何导致这一现象。这是一个长期存在的问题，但其根本原因尚未被充分理解。

论文的关键思路是通过一系列简单的干预措施来稳定梯度流动，从而解决因架构选择不当而引发的梯度病态问题。相比现有复杂的方法，这些干预措施易于实现且与现有算法兼容，为大规模深度强化学习提供了一种有效机制。

实验设计覆盖了多种环境和代理，验证了方法的广泛适用性。研究使用了标准强化学习基准测试套件，并展示了不同网络深度和宽度下的鲁棒性能提升。代码未提及是否开源，但未来可探索更深层次网络及更多环境中的表现。

相关研究包括：1) 'Addressing Function Approximation Error in Actor-Critic Methods' 提出了缓解函数近似误差的策略；2) 'Revisiting Baselines in Deep Reinforcement Learning' 探讨了基线方法的重要性；3) 'Gradient Surgery for Multi-Task Learning' 研究了多任务学习中的梯度冲突问题。这些工作均涉及梯度优化或非平稳性问题，但本论文提供了更为直接的解决方案。