Почему в этой модели Deep Q-Learning оценка (накопленное вознаграждение) снижается на этапе эксплуатации? - PullRequest
Новая
       75

Почему в этой модели Deep Q-Learning оценка (накопленное вознаграждение) снижается на этапе эксплуатации?

0 голосов
/ 26 мая 2020

Мне трудно заставить агента Deep Q-Learning найти оптимальную политику. Вот как моя текущая модель выглядит в TensorFlow: 

model = Sequential()

model.add(Dense(units=32, activation="relu", input_dim=self.env.state.size)),
model.add(Dense(units=self.env.allActionsKeys.size, activation="softmax"))

model.compile(loss="mse", optimizer=Adam(lr=0.00075), metrics=['accuracy'])

Для проблемы, над которой я сейчас работаю, self.env.state.size равно 6, а количество возможных действий ('self.env.allActionsKeys.size') равно 30.

Входной вектор состоит из битов, каждый из которых имеет разные диапазоны (впрочем, не слишком разные в этой задаче). Диапазон 2 бит составляет [0,3], для остальных 2 - [0,2] и для оставшихся [0,1]. Пожалуйста, обратите внимание, что это должна быть простая проблема, я также стремлюсь к более сложным, где размер ввода будет, например, 15, а диапазоны могут отличаться немного больше ([0,15], [0 , 3], ...).

Вот как выглядит мой метод поезда: 

def train(self, terminal_state):
    if len(self.replay_memory) < MIN_REPLAY_MEMORY_SIZE:
        return

    # Get MINIBATCH_SIZE random samples from replay_memory
    minibatch = random.sample(self.replay_memory, MINIBATCH_SIZE)

    # Transition: (current_state, action, reward, normalized_next_state, next_state, done)

    current_states = np.array([transition[0] for transition in minibatch])
    current_qs_minibatch = self.model.predict(current_states, batch_size=MINIBATCH_SIZE, use_multiprocessing=True)

    next_states = np.array([transition[3] for transition in minibatch])
    next_qs_minibatch = self.model.predict(next_states, batch_size=MINIBATCH_SIZE, use_multiprocessing=True)

    env_get_legal_actions = self.env.get_legal_actions
    np_max = np.max

    X = []
    y = []

    for index, (current_state, action, reward, normalized_next_state, next_state, done) in enumerate(minibatch):
        if not done:
            legalActionsIds = env_get_legal_actions(next_state)
            max_next_q = np_max(next_qs_minibatch[index][legalActionsIds])

            new_q = reward + DISCOUNT * max_next_q
        else:
            new_q = reward

        current_qs = current_qs_minibatch[index].copy()
        current_qs[action] = new_q

        X.append(current_state)
        y.append(current_qs)

    self.model.fit(np.array(X), np.array(y), batch_size=MINIBATCH_SIZE, verbose=0, shuffle=False)

, где DISCOUNT = 0,99 и MINIBATCH_SIZE = 64

Я читал это Рекомендуется нормализовать входной вектор, поэтому я протестировал 2 разных метода нормализации атрибутов: min-max norm. и Z-оценка нормы. И, поскольку диапазоны значений не сильно различаются, я также тестировал без нормализации. Ни один из этих методов не оказался лучше других.

Что происходит, так это то, что в начале, на этапе исследования, оценка со временем улучшается, что означает, что модель чему-то учится, но затем, во время фазы исследования фаза эксплуатации, когда значение эпсилон низкое и агент выполняет большую часть действий с жадностью, оценка резко уменьшается, что означает, что на самом деле он не изучил ничего хорошего.

Это мой алгоритм Deep Q-Learning: 

epsilon = 1

for episode in range(1, EPISODES+1):
    episode_reward = 0
    step = 0
    done = False
    current_state = env_reset()

    while not done:
        normalized_current_state = env_normalize(current_state)

        if np_random_number() > epsilon:  # Take legal action greedily
            actionsQValues = agent_get_qs(normalized_current_state)
            legalActionsIds = env_get_legal_actions(current_state)
            # Make the argmax selection among the legal actions
            action = legalActionsIds[np_argmax(actionsQValues[legalActionsIds])]
        else:  # Take random legal action
            action = env_sample()

        new_state, reward, done = env_step(action)

        episode_reward += reward

        agent_update_replay_memory((normalized_current_state, action, reward, env_normalize(new_state), new_state, done))
        agent_train(done)

        current_state = new_state
        step += 1

    # Decay epsilon
    if epsilon > MIN_EPSILON:
        epsilon *= EPSILON_DECAY

, где EPISODES = 4000 и EPSILON_DECAY = 0.9995.

Я поигрался со всеми этими гиперпараметрами, но результаты очень похожи. Не знаю, что еще попробовать. Я что-то не так делаю с нормализацией? Есть ли другой более рекомендуемый метод нормализации? Может ли проблема быть в моей модели нейронной сети, которая недостаточно хороша?

Я думаю, не должно быть так сложно заставить ее работать для такой простой задачи, как эта, с размером ввода 6, выходной слой из 30 узлов и скрытый слой из 32.

Обратите внимание, что для той же проблемы я использовал другое представление состояния, используя двоичный массив размером 14, и он отлично работает с теми же гиперпараметрами. В чем тогда может быть проблема, когда я использую это другое представление?

...