강한 Data Augmentation과 Contrastive Learning을 통한 이미지 기반 강화학습 일반화 성능 향상 연구

Q: 이 논문에서 정의한 일반화란 무엇인가?

학습 환경에서 발생하는 과적합 현상을 방지하고, 모델이 이전에 관측하지 못한 새로운 환경에 노출되었을 때도 성능 저하 없이 강건한 동작을 유지하며 일관된 성능을 보이는 상태를 의미한다.

Q: 이미지 기반 강화학습의 일반화 성능을 극대화하는 데이터 증강 방법은 무엇인가?

연구 결과, 학습 초기에는 약한 데이터 증강을 적용하고 시간이 지남에 따라 점진적으로 강도를 높이는 방식이 일관되게 강한 증강을 사용하는 것보다 학습 안정성과 일반화 성능을 동시에 확보하는 데 더 효과적이다.

박상훈; 유진우

doi:10.7467/KSAE.2023.31.12.949

학술저널

저자정보: 박상훈 (국민대학교) 유진우 (국민대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제31권 제12호

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In this paper, we are proposing a convolutional contrastive learning method that can improve the generalization performance of image-based reinforcement learning. To do this, methods on augmenting input images were mainly used. However, strong augmentation hinders the stability of reinforcement learning. Thus, by gradually increasing the random image mixing ratio during training, a reinforcement learning agent is not affected by strong data augmentation. At the same time, the effect on generalization performance is maximized. Experiments on DM Control test environments have shown that the proposed method outperforms the existing studies on the generalization of image-based reinforcement learning.

#Deep learning(딥러닝) #Reinforcement learning(강화학습) #Data augmentation(데이터 증강) #Generalization(일반화) #Contrastive learning(대조학습) #Self-supervised learning(자기지도학습)

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분석 및 수행
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