RLInspect: 一种用于评估强化学习算法的交互式可视化方法
人工智能
2024-11-14 v1
摘要
强化学习（RL）是机器学习中快速发展的领域，应用于从金融和医疗保健到机器人和游戏的广泛领域。与其他机器学习技术相比，RL智能体通过试错从自身经验中学习，并随时间提高性能。然而，评估RL模型可能具有挑战性，这使得难以解释其行为。虽然奖励是评估RL模型的广泛使用指标，但它并不总能提供训练性能的准确度量。在某些情况下，奖励可能看似增加，而模型性能实际上在下降，导致对训练有效性的误导性结论。为克服这一局限，我们开发了RLInspect——一种交互式可视分析工具，它考虑RL模型的不同组件——状态、动作、智能体架构和奖励，并提供RL训练的更全面视图。通过使用RLInspect，用户可以深入了解模型行为，识别训练过程中的问题，并有效地纠正它们，从而构建更稳健可靠的RL系统。
引用
@article{arxiv.2411.08392,
title = {RLInspect: An Interactive Visual Approach to Assess Reinforcement Learning Algorithm},
author = {Geetansh Kalra and Divye Singh and Justin Jose},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.08392},
year = {2024}
}