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English(EN) Expected Return Causes Outcome-Level Mode Collapse in Reinforcement Learning and How to Fix It with Inverse Probability Scaling

新的逆概率缩放方法解决了强化学习中的模式崩溃问题

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新研究论文提出了一种称为逆概率缩放（IPS）的方法来解决强化学习（RL）中的结果级模式崩溃问题。该论文认为，标准的预期回报最大化目标固有地会导致策略崩溃到有限的结果集上，而与探索策略或正则化无关。IPS旨在通过从学习信号中消除结果频率放大来纠正这一点，这在理论上确保了更广泛的高质量结果分布。研究人员将其实现为IPS-GRPO，这是对Group Relative Policy Optimization的修改，并证明了其在减少推理和分子生成任务中的模式崩溃方面的有效性。 AI

影响 解决了强化学习中的一个基本限制，有可能实现更稳健的、可生成多样化结果的训练。

排序理由 详细介绍强化学习新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Abhijeet Sinha, Sundari Elango, Dianbo Liu ·

    预期回报导致强化学习中的结果级别模式崩溃及其用逆概率缩放修复的方法

    arXiv:2601.21669v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Many reinforcement learning (RL) problems admit multiple terminal solutions of comparable quality, where the goal is not to identify a single optimum but to represent a diverse set of high-quality outcomes. Nevertheless, p…

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