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DEEP LEARNING JP
[DL Papers]
http://deeplearning.jp/
Spectral Normalisation for Deep Reinforcement Learning:
An Optimisation Perspectiveの論文紹介
Ryoichi Takase, Department of Aeronautics and Astronautics, The University of Tokyo](https://image.slidesharecdn.com/20211008sndrlfinal-211008050459/75/DL-Spectral-Normalisation-for-Deep-Reinforcement-Learning-An-Optimisation-Perspective-1-2048.jpg)
![背景
3
→強化学習にも適用することで課題解決につながると着想
強化学習の課題
学習が不安定になりやすい
高性能を発揮するパラメータの幅が狭く調整が難しい
他分野での取り組み
Generative Adversarial Network (GAN)では
Spectral Normalisation (SN)によって安定した学習を実現[1]
[1] T. Miyato et al, "Spectral normalization for generative adversarial networks," 2018.](https://image.slidesharecdn.com/20211008sndrlfinal-211008050459/75/DL-Spectral-Normalisation-for-Deep-Reinforcement-Learning-An-Optimisation-Perspective-3-2048.jpg)
![スペクトルノルムを用いた正規化の手法
5
方針
予備実験の結果
すべての層にSNをかけると性能が低下
→ネットワーク全体が連続であることが最適とは限らない
全体ではなく一部の層の連続性で性能が向上する可能性がある
→ SNの対象となる層を限定する
本論文での表記
SN[-1]: 出力層をSN
SN[-2]: 出力層の１つ前をSN
（Pythonのリスト要素のインデックス）](https://image.slidesharecdn.com/20211008sndrlfinal-211008050459/75/DL-Spectral-Normalisation-for-Deep-Reinforcement-Learning-An-Optimisation-Perspective-5-2048.jpg)
![Atariゲームを用いた数値実験①
6
中間層の正規化
→C51・RAINBOWを上回る性能を発揮
RAINBOW
C51（Categorical DQN）
C51 + SN[-2]（出力層の1つ前の層を正規
化）
Atariの54種類のゲームで獲得したスコアの平均を比較](https://image.slidesharecdn.com/20211008sndrlfinal-211008050459/75/DL-Spectral-Normalisation-for-Deep-Reinforcement-Learning-An-Optimisation-Perspective-6-2048.jpg)
![Atariゲームを用いた数値実験②
7
C51以外のアルゴリズムを用いたスコアの平均を比較
DQN
DQN + SN[-2]（出力層の1つ前の層を正規
化）
DQN + SN[-3]
DQN + SN[-4]
※ハイパーパラメータは全て同一
中間層のいずれかをSNすることで性能改善
→ 強化学習でのSNの有効性を示唆](https://image.slidesharecdn.com/20211008sndrlfinal-211008050459/75/DL-Spectral-Normalisation-for-Deep-Reinforcement-Learning-An-Optimisation-Perspective-7-2048.jpg)
![SNの対象範囲と性能の関係
11
DQN + SN[-2,-3,-4]は性能低下
→ SNの対象とする層数は半分以下が望ましい
（関連研究[2,3]の結果と同様の傾向を確認）
SNの対象とする層数を変更し性能を確認
DQN
DQN + SN[-2]（出力層の1つ前の層を正規
化）
DQN + SN[-2,-3]
DQN + SN[-2,-3,-4]
[2] Y. Yoshida and M. Takeru, "Spectral norm regularization for improving the generalizability of deep learning,” 2017.
[3] M. Cisse et al, "Parseval networks: Improving robustness to adversarial examples," 2017.](https://image.slidesharecdn.com/20211008sndrlfinal-211008050459/75/DL-Spectral-Normalisation-for-Deep-Reinforcement-Learning-An-Optimisation-Perspective-11-2048.jpg)
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【DL輪読会】Spectral Normalisation for Deep Reinforcement Learning: An Optimisation Perspectiveの論文紹介
1. The document summarizes a paper on applying spectral normalization (SN) to deep reinforcement learning. SN improves stability and performance by constraining the width of parameter values. 2. Experiments on Atari games and MinAtar show that applying SN to intermediate layers of value functions outperforms baseline algorithms and expands the range of high-performing Adam hyperparameters. 3. The paper clarifies the relationship between SN and gradient calculation. Proposed methods that schedule learning rates or gradients based on parameter norms can achieve performance equivalent to SN without explicitly applying SN.
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【DL輪読会】Spectral Normalisation for Deep Reinforcement Learning: An Optimisation Perspectiveの論文紹介
- 1. 1 DEEP LEARNING JP [DLPapers] http://deeplearning.jp/ Spectral Normalisation for Deep Reinforcement Learning: An Optimisation Perspectiveの論文紹介 Ryoichi Takase, Department of Aeronautics and Astronautics, The University of Tokyo
- 2. 書誌情報 2 題目： 著者： 採録： ICML2021 概要： 注釈無しの図は本論文から抜粋 英語表記は本論文と対応 ※ Atariゲームを用いた数値実験 MinAtarを用いた数値実験 価値関数の中間層を正規化しC51・RAINBOWを上回る性能を確認 高性能を発揮するAdamのパラメータの幅を確認 スペクトルノルムを用いてスケジューリングする手法を提案 Spectral Normalisationfor Deep Reinforcement Learning: An Optimisation Perspective Florin Gogianu, Tudor Berariu, Mihaela Rosca, Claudia Clopath, Lucian Busoniu, and Razvan Pascanu
- 3. 背景 3 →強化学習にも適用することで課題解決につながると着想 強化学習の課題 学習が不安定になりやすい 高性能を発揮するパラメータの幅が狭く調整が難しい 他分野での取り組み Generative Adversarial Network(GAN)では Spectral Normalisation (SN)によって安定した学習を実現[1] [1] T. Miyato et al, "Spectral normalization for generative adversarial networks," 2018.
- 4. Spectral Normalisation 4 関数𝑓がリプシッツ連続 （例）線形写像𝑦 =𝑊𝑥が1-リプシッツ（𝑘 = 1）とは が任意𝑥に対して成立 Spectral Normalisation（1-リプシッツ制約） 𝜌：行列𝑊の最大特異値 を満たす𝑘（𝑘 ≥ 0）が存在（𝑘：リプシッツ定数）
- 5.
- 6. Atariゲームを用いた数値実験① 6 中間層の正規化 →C51・RAINBOWを上回る性能を発揮 RAINBOW C51（Categorical DQN） C51 +SN[-2]（出力層の1つ前の層を正規 化） Atariの54種類のゲームで獲得したスコアの平均を比較
- 7. Atariゲームを用いた数値実験② 7 C51以外のアルゴリズムを用いたスコアの平均を比較 DQN DQN + SN[-2]（出力層の1つ前の層を正規 化） DQN+ SN[-3] DQN + SN[-4] ※ハイパーパラメータは全て同一 中間層のいずれかをSNすることで性能改善 → 強化学習でのSNの有効性を示唆
- 8.
- 9. 性能改善の要因調査 9 解明すべき点 SNは最適化の性能にどう影響しているか？ 学習環境はMinAtarを使用 Atariゲームの縮小版（10 x 10の解像度） 以下４つのゲームを使用 Sequest,Breakout, Asterix, Space Invaders 実験内容 Adamのパラメータ（𝜂, 𝜀）、中間層の数、ユニット数を変化させて性 能を確認
- 10. Adamのハイパーパラメータと性能の関係 10 1) ベースラインのアルゴリズムより性能が向上 2) 高性能を発揮するパラメータの幅が広がる 3)学習性能の頭打ちを回避 高い性能を発 揮 パラメータの組み合わせを変更し性能を確認 パラメータ （𝜂・𝜀）
- 11. SNの対象範囲と性能の関係 11 DQN + SN[-2,-3,-4]は性能低下 →SNの対象とする層数は半分以下が望ましい （関連研究[2,3]の結果と同様の傾向を確認） SNの対象とする層数を変更し性能を確認 DQN DQN + SN[-2]（出力層の1つ前の層を正規 化） DQN + SN[-2,-3] DQN + SN[-2,-3,-4] [2] Y. Yoshida and M. Takeru, "Spectral norm regularization for improving the generalizability of deep learning,” 2017. [3] M. Cisse et al, "Parseval networks: Improving robustness to adversarial examples," 2017.
- 12. 提案手法 – SNと勾配計算の関係 12 ニューラルネットワーク 重み行列𝑊𝑖のSNとバイアス𝑏𝑖をスケーリング 提案手法①（divOut） 導出の流れ →𝛿𝐿 ≔ 𝜕ℒ 𝜕𝑧𝐿 と定義すると𝜌−1でスケーリングさ れる SNされていないネットワークに対し学習率𝜂をノルムでスケジュー リング → SNと同等のパラメータ更新式 ， MLP SN + bias scaling
- 13. 提案手法 – SNと勾配計算の関係 13 提案手法②（divGrad） SNされていないネットワークに対し勾配をノルムでスケジューリング 提案手法③（mulEps） SNされていないネットワークに対しAdamのパラメータ𝜀をノルムでスケ ジューリング →divGradの近似 例）Pytorch optimizer.step()の実行直前にweightの勾配をノルムで割る と近似して代入
- 14. MinAtarを用いた数値実験 14 ３手法（divOut, divGrad, mulEps）はSNと同等の性能を発揮 divGradとmulEpsは全ての層に適用した場合でも高性能 →ノルムでスケジューリングすることでDQNの性能が向上 提案手法の性能を確認
- 15.