S2L：短视距特征迁移提升长视距价值学习
原文标题：Short-to-Long: Detached Features for Long-Horizon Value Learning
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论文提出 Short-to-Long（S2L），用较小折扣的源网络训练特征供给长视距行为学习器，并通过分离连接阻止行为价值损失更新源网络。在 Atari、在线与离线连续控制上取得整体性能提升，57 款 Atari 游戏中有 40 款配对终局中位数改善。
- 问题
- 深度强化学习中不断变化的价值目标难以学到有用表征。
- 方法
- 用较小折扣的源网络训练特征供给长视距行为学习器，并用分离连接阻止行为价值损失更新源网络。
- 结果
- 57 款 Atari 游戏中有 40 款配对终局中位数改善，在线与离线连续控制整体提升。
- 影响
- 不改行为折扣即可稳定长视距价值学习，为 RL 训练管线提供即插即用的表征增强。
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