多保真策略梯度稳定数据稀缺强化学习
原文标题：Multi-Fidelity Policy Gradients Stabilize Data-Scarce Reinforcement Learning
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论文将多保真策略梯度（MFPG）扩展到现代 actor-critic 学习，提出 MFPG-PPO，通过重设计采样、优势估计与控制变量构造来保持跨保真相关性，并监控估计器不确定性以防方差膨胀。在多种机器人运动任务中，MFPG-PPO 几乎全面优于仅用高保真数据的 PPO，在最难任务上以最少高保真预算匹配 16 倍数据量的 PPO。该方法还使 Franka 机械臂仅用每次更新 4 个真实回合、无需人类示范即可稳定学习。
- 问题
- 高保真目标域数据稀缺且昂贵时，on-policy 策略梯度估计噪声大、训练不稳定。
- 方法
- 将多保真策略梯度扩展到 actor-critic，用低保真数据构造控制变量而非直接优化有偏目标，并监控估计器不确定性。
- 结果
- 最难任务上以最少高保真预算匹配 16 倍数据量的 PPO；Franka 机械臂每次更新仅需 4 个真实回合即可稳定学习。
- 影响
- 让机器人等昂贵真机场景用廉价仿真数据大幅降低采样成本，无需人类示范即可训练。
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MFPG-PPO 用低保真数据做控制变量，最难任务上以 16 倍更少数据追平 PPO。
- •把多保真策略梯度从 REINFORCE 小规模任务扩展到现代 actor-critic 与 GPU 并行仿真
- •重设计采样、优势估计与控制变量构造以保持跨保真相关性，并监控估计器不确定性防方差膨胀
- •多种机器人运动任务上几乎全面优于仅用高保真数据的 PPO
- •最难任务上以最少高保真预算匹配 16 倍数据量的 PPO
- •Franka 机械臂每次更新仅用 4 个真实回合、无需人类示范即可稳定学习
为什么重要：低保真数据只用于降方差而不引入偏差，为真机强化学习中昂贵数据稀缺问题提供了可落地的样本效率方案。
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