从数据增强的隐藏作用出发，揭示视觉强化学习可塑性损失的独特机制

Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现：在持续学习环境中，标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出，这一现象的主要原因是 “可塑性损失”（Plasticity Loss）：深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时，会逐渐丧失从新数据中学习的能力。

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深度强化学习任务中的神经网络实际上面临着更为严峻的可塑性损失问题。这源于强化学习智能体必须通过与环境的持续互动来不断调整其策略，使得非平稳的数据流和优化目标成为深度强化学习范式中的固有特征。值得注意的是，即使在单任务强化学习中，在线数据收集和策略更新也会导致数据分布和优化目标持续动态变化。因此，严重的可塑性损失已然成为制约深度强化学习算法样本利用效率的关键瓶颈。

要突破视觉强化学习样本利用效率低下这一瓶颈，关键在于深入解构深度强化学习中神经网络可塑性损失的细节，从而明确问题的根源。针对这一挑战，来自清华大学、悉尼大学、华盛顿大学、京东探索研究院和南洋理工大学的研究人员展开了一项全面而深入的研究。他们选取视觉强化学习任务作为深度强化学习的典型代表，创新性地从数据、模块和训练阶段三个关键角度对神经网络的可塑性损失特征进行分析。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.07418
代码链接：https://github.com/Guozheng-Ma/Adaptive-Replay-Ratio

这项研究不仅解释了视觉强化学习中一些此前难以理解的反常现象，还揭示了一系列与直觉相悖的有趣结论。该研究成果已在 ICLR 2024 上发表，本文将对其中一系列引人深思的发现进行进一步梳理和总结。其中最核心的要点可概括如下：

1. 揭示了数据增强的作用机制：简单的数据增强能够显著提升视觉强化学习的样本利用效率，其效果令人瞩目。在自动驾驶任务 CARLA 中，引入数据增强将性能提高至基准的 235%。更令人惊讶的是，在 DeepMind Control suite 的 9 种机器人控制任务中，数据增强平均将性能提升至基准的 431%。然而，尽管这些惊人的效果早已被观察到，但数据增强为何能带来如此显著的性能提升一直是一个未解之谜。该研究的突破性发现揭示了视觉强化学习中数据增强背后的作用机制：它能直接有效地缓解训练过程中的可塑性损失。

2. 明确了样本利用效率的关键瓶颈：过去多年，学界普遍认为导致视觉强化学习样本利用效率低下的主要瓶颈在于训练视觉表征器的难度。然而，这项研究通过一系列巧妙的实验，颠覆了这…
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