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从专家演示中进行奖励分配的最小化要素

文章背景与核心概要

从稀缺的专家演示中进行奖励分配是离线和在线模仿学习领域的核心挑战。尽管现有的许多方法通过衡量学习者轨迹与专家演示的相似度来分配奖励，但究竟哪些核心组件在驱动性能提升方面起到了决定性作用，此前尚未得到系统性的探索。

本文深入探讨了奖励分配机制为了实现有效的下游强化学习性能，必须编码的“最小化结构”是什么。作者通过跨越离线和在线设置的 32 个基准测试，并结合三种下游强化学习算法，重点分析了两个设计维度：邻近度近似（Proximity Approximation）和时间对齐（Temporal Alignment）。

研究发现，在离线场景下，仅依靠邻近度近似就足以捕获有效的奖励结构；而在在线场景或多演示场景中，轻量级的时间对应关系则能提供关键的性能增益。该研究通过实证与理论结合，倡导在引入复杂方案之前，应优先考虑奖励设计的“算法极简主义”。

摘要总结

从稀缺的演示中进行奖励分配是离线和在线模仿学习中的一个核心挑战。虽然许多方法根据学习者轨迹与专家演示的匹配程度来分配奖励，但驱动性能的核心组件仍未得到系统性的探索。

Reward assignment from scarce demonstrations is a central challenge in offline and online imitation learning. While many methods assign rewards based on how closely learner trajectories match expert demonstrations, the core components driving performance have remained systematically underexplored.

本文研究了奖励分配必须编码的最小化结构，以实现有效的下游强化学习（RL）性能。作者在涵盖离线和在线设置的 32 个基准测试中进行了评估，并使用了三种下游 RL 算法，重点关注两个主要设计轴： 1. 邻近度近似： 衡量学习者状态与专家状态之间的距离。 2. 时间对齐： 考虑状态的顺序时间。

This paper investigates what minimal structure reward assignment must encode to achieve effective downstream reinforcement learning (RL) performance. Evaluating across 32 benchmarks spanning offline and online settings—using three downstream RL algorithms—the authors focus on two primary design axes: 1. Proximity Approximation: Measures the distance between learner states and expert states. 2. Temporal Alignment: Accounts for the sequential timing of states.

关键发现

  • 离线机制： 仅靠邻近度就足以捕获实现有效离线 RL 所需的奖励结构。
  • 在线机制与多演示： 轻量级的时间对应关系提供了持续且必要的增益，这些增益在离线时可能并不显著，但在在线设置或多演示场景中至关重要。
  • 理论贡献： 作者通过表征简单邻近度近似何时足够的轻量级理论，补充了其实证结果。

Key Findings

  • Offline Regimes: Proximity alone is sufficient to capture the necessary reward structure for effective offline RL.
  • Online Regimes & Multiple Demonstrations: Lightweight temporal correspondence provides consistent, essential gains that are modest offline but critical for online settings or multiple demonstration scenarios.
  • Theoretical Contribution: The authors complement their empirical results with a lightweight theory characterizing precisely when simple proximity approximation suffices.

总体结论： 该工作主张在离线和在线模仿学习中，在引入不必要的复杂方案之前，应坚持算法极简主义的奖励设计原则。

Overall Takeaway: The work advocates for algorithmic minimalism in reward design before introducing unnecessarily complex schemes in both offline and online imitation learning.

获取与资源

Access and Resources

提交历史

  • [v1] 2025年6月7日 星期六 13:29:37 UTC (46 KB)
  • [v2] 2026年8月7日 星期五 06:08:16 UTC (21,545 KB)

Submission History

  • [v1] Sat, 7 Jun 2025 13:29:37 UTC (46 KB)
  • [v2] Fri, 7 Aug 2026 06:08:16 UTC (21,545 KB)