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通过 $l_∞$ 利普希茨策略网络提高强化学习对观测扰动的鲁棒性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种通用的黑盒认证方法，能够在各种 $l_p$ 范数边界扰动下直接认证平滑策略的累积奖励，并扩展了在动作空间上认证扰动的方法。通过求解凸优化问题确定认证边界，实验证明该方法提高了平均累积奖励的认证下界，且比最先进的技术更高效。
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关键要点
- 提出了一种通用的黑盒认证方法。
- 该方法能够在各种 $l_p$ 范数边界扰动下直接认证平滑策略的累积奖励。
- 扩展了在动作空间上认证扰动的方法。
- 利用 f - 分布度量原始分布与扰动分布之间的差异。
- 通过求解凸优化问题确定认证边界。
- 理论分析和实验结果表明，该方法提高了平均累积奖励的认证下界。
- 该方法比最先进的技术更高效。
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