PPO 算法的 loss 由三部分组成:policy loss,value loss 和 entropy loss。其中 entropy loss 项的系数是一个非常重要的超参数,对收敛速度和最终性能有直接影响。我在算法选择篇介绍 PPO 的探索 - 利用平衡时,说过随着训练进行 policy 输出的 action 分布的 variance 会越来越小,反映到统计指标上就是 entropy 越来...
Critic Loss:Critic的目标是估计状态的价值函数,Critic loss就是价值函数预测值和实际回报之间的差距。 Actor Loss:Actor的目标是优化策略,Actor loss就是基于优势函数的策略梯度。 Entropy Loss:为了增加探索性,通常会添加一个基于策略熵的正则项,它鼓励策略保持多样性。 Policykl:这是对策略迭代过程的一个度量,它度...
entropy loss:所有数据 entropy value 的平均 clipfrac:触发裁剪目标的训练数据部分 approxkl:估计的 KL 三度 细节13:共享的 policy 和 value 网络 policy 和 value 最前面的网络可以共享,再接不同的输出层网络。 使用上述十三个细节的训练网络,与 openai/baselines 实现的对比效果如下: 针对Atari 的训练细节 Noop...
这种方法通常和 KL 惩罚一起使用,实验表明这样能够更加稳定 PPO 的训练,但对最终的效果会存在一定折损(所以最好的还是 1 轮 sample 只做一次 update,退化为原始的 PG 流程)。 Entropy Loss:一般为了鼓励 Policy 在进化的同时保留「探索」的能力,我们会在 loss 中加入 entropy(确定性)loss,但在 RLHF 中这项设...
熵损失(Entropy Loss,) 熵损失鼓励策略保持一定的探索性,就像一个优秀的棋手不仅熟练掌握定式,同时也敢于尝试新变化,保持灵活应变的能力。 PPO 总损失(PPO Loss,) 将这些部分结合起来,就构成了 PPO 的总损失函数。这个损失函数旨在在更新策略时既提高胜率(奖励),又防止策略偏离原有风格过远,保持平稳而高效的改进。
entropy_loss可以让分布不要过度集中 entropy_loss = - 0.01 * dist_entropy # 论文中对三个loss进行加权处理,最大化转最小化,所以取了负数 # loss = -torch.min(surr1, surr2) + 0.5*self.MseLoss(state_values, rewards) - 0.01*dist_entropy loss = ppo_loss + critic_loss + entropy_loss self....
1. 充当熵红利(Entropy bonus),鼓励policy探索并阻止其坍塌为单一模式。 2. 确保策略模型产生的输出 与 Reward Model在训练期间看到的输出 不会相差太大,保证Reward的可靠性。仅含这一项就是单纯使用了PPO。这里也可以看出来,Reward model的能力可能会成为RLHF的瓶颈。
policy_loss = -torch.mean(torch.minimum(surrogate_loss1, surrogate_loss2)) # Value function loss v_error = vs - baseline v_loss = torch.mean(v_error * v_error) * 0.5 * 0.5 # Entropy reward entropy = torch.mean(self.dist_entropy(loc, scale)) ...
0.01的EntropyLossWeight项可增强训练过程中的探索性。 创建PPO智能体 agent = rlPPOAgent(actor,critic,agentOpts); 训练智能体 要训练PPO智能体,请指定以下训练选项。 最多运行20000 episodes,每个 episode 最多持续600个时间步。 当连续100个 episodes 中的平均...
min(actor_loss, axis=0)) # critic_loss = paddle.mean((batch_R - value.squeeze()).pow(2)) / 2 critic_loss = F.smooth_l1_loss(batch_R, value.squeeze()) entropy_loss = paddle.mean(new_m.entropy()) total_loss = actor_loss + critic_loss - beta * entropy_loss if not str(...