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内容提要
研究发现深度学习在持续学习中因“可塑性损失”表现不如浅层网络，尤其在深度强化学习中影响样本效率。通过数据增强提升视觉强化学习性能，关键在于Critic网络的可塑性损失。实验显示，训练早期的干预至关重要，否则损失不可逆。研究提出自适应回放比例方法，动态调整Critic网络的回放比例，改善样本利用效率。
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关键要点
- 研究发现深度学习在持续学习中因可塑性损失表现不如浅层网络。
- 深度强化学习中的可塑性损失问题更为严重，影响样本利用效率。
- 数据增强能够显著提升视觉强化学习的样本利用效率，缓解可塑性损失。
- 训练早期的干预对Critic网络的可塑性至关重要，未及时干预会导致不可逆损失。
- 研究提出自适应回放比例方法，动态调整Critic网络的回放比例以改善样本利用效率。
- 数据增强在视觉强化学习中起到关键作用，能有效缓解训练过程中的可塑性损失。
- 视觉强化学习的样本利用效率低下并非仅因编码器的表征能力，而是Critic的可塑性损失。
- 在训练早期未能恢复Critic网络的可塑性会导致后期的灾难性可塑性损失。
- 研究表明，训练不同阶段的可塑性损失特性不同，需采取差异化策略。
- 自适应回放比例方法成功破解了视觉强化学习算法难以使用高回放比例的困境。
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