深度强化学习的在线鲁棒性训练
机器学习
2019-11-25 v3 机器学习
摘要
在深度强化学习（RL）中，对抗攻击可以诱使智能体进入非期望状态并破坏训练。我们提出了一种称为鲁棒学生DQN（RS-DQN）的系统，它允许在Q网络旁边进行在线鲁棒性训练，同时保持有竞争力的性能。我们表明，RS-DQN可以与（i）最先进的对抗训练和（ii）可证明鲁棒训练相结合，从而获得一个在训练和评估期间对强攻击具有弹性的智能体。
引用
@article{arxiv.1911.00887,
title = {Online Robustness Training for Deep Reinforcement Learning},
author = {Marc Fischer and Matthew Mirman and Steven Stalder and Martin Vechev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.00887},
year = {2019}
}