Under de senaste åren har betydande framsteg gjorts när det gäller att lösa utmanande problem inom olika områden med hjälp av djupt förstärkande lärande (RL). Att återskapa befintligt arbete och korrekt bedöma de förbättringar som nya metoder erbjuder är avgörande för att upprätthålla dessa snabba framsteg. Tyvärr är det sällan enkelt att återge resultat för de senaste djupa RL-metoderna. I synnerhet kan icke-determinism i standardriktvärden, kombinerat med variation inneboende i metoderna, göra rapporterade resultat svåra att tolka. Utan signifikansmått och stramare standardisering av experimentell rapportering är det svårt att avgöra om förbättringar över den tidigare toppmoderna tekniken är meningsfulla. I detta dokument undersöker vi utmaningar som kan uppstå genom reproducerbarhet, lämpliga experimentella metoder och rapporteringsförfaranden. Vi illustrerar variabiliteten i rapporterade mätvärden och resultat vid jämförelse mot vanliga baslinjer, och föreslår riktlinjer för att göra framtida resultat i djup RL mer reproducerbara. Vi syftar till att stimulera diskussionen om hur man kan säkerställa fortsatta framsteg på området, genom att minimera bortkastade insatser som härrör från resultat som inte är reproducerbara och lätt misstolkade.
Till exempel Henderson et al. REF granskar ny forskning för att stärka lärandet (RL) och föreslår riktlinjer för att förbättra reproducerbarheten och därmed möjliggöra fortsatta framsteg på området.
Deep Reinforcement Learning that Matters
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}