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IN-RIL：用于策略微调的交替强化学习与模仿学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新方法IN-RIL，旨在解决模仿学习与强化学习结合中的不稳定性和样本效率低下的问题。通过定期注入模仿学习更新，IN-RIL提高了探索效率，实验结果表明其在多任务中显著提升了样本效率，并减少了性能崩溃现象。
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关键要点
- 提出了一种新方法IN-RIL，解决模仿学习与强化学习结合中的不稳定性和样本效率低下的问题。
- IN-RIL通过定期注入模仿学习更新，提高了探索效率。
- 实验结果表明，IN-RIL在多任务中显著提升了样本效率。
- IN-RIL有效减少了在线微调中的性能崩溃现象。
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