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초록·키워드
The main challenge of reinforcement learning from image-based observation is sample inefficient. Learning a good general feature representation on upstream task which then fine-tune to multiple downstream tasks is a good strategy but haven’t well explore. Using this strategy, this paper proposes a Self-supervised Pretraining Framework for Learning feature Representation (SPF) in visual observation reinforcement learning. SPR pre-train an general feature encoder on proxy task follow forward dynamic model signal using contrastive learning loss instead of relying on specific task reward. Then, this general feature encoder can be reuse on multiple downstream tasks to learn reinforcement policy. Experimental results on a diverse set of image-based continuous control tasks from Deep Mind Control Suite shows that SPF significantly improve sample efficiency compare to recent advance approaches.
본문·목차
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