English(EN) Model Selection for Off-Policy Evaluation via Pairwise Bellman Validation

用于离轨策略评估的新型成对贝尔曼验证方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员提出了一种名为成对贝尔曼验证（PBV）的新颖方法，用于离轨策略评估中的模型选择和超参数调整。该方法解决了在无法从保留的转换中直接评估已拟合的Q函数和占用率比估计的挑战。PBV从成对候选差异中构建评估器，无需辅助回归或单独的评估器优化，并相对于可用的最佳候选者建立了有限样本预言机不等式。 AI

影响引入了一种无需调优的离轨策略评估方法，有望提高强化学习模型的可靠性。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Lars van der Laan, Vasilis Syrgkanis, Nathan Kallus · 2026-10-27 04:00

通过成对贝尔曼验证进行离策略评估的模型选择

arXiv:2610.35748v1 Announce Type: new Abstract: Model selection and hyperparameter tuning pose a central challenge in off-policy evaluation (OPE) because errors of fitted Q-functions and occupancy-ratio estimates cannot be directly evaluated from held-out transitions. Bellman-res…

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