这篇文章小编将目录导读：
- 研究背景和可塑性损失
- 数据增强的影响机制
- 样本利用效率的决定因素瓶颈
- 训练早期干预的重要性
- 数据增强和其他方式的对比
在人工智能领域，视觉强化进修（Visual Reinforcement Learning, VRL）作为强化进修（Reinforcement Learning, RL）和计算机视觉（Computer Vision, CV）的交叉领域，近年来受到了广泛关注，视觉强化进修在样本利用效率方面一直面临严峻挑战，一项由清华大学、悉尼大学、华盛顿大学、京东寻觅研究院和南洋理工大学的研究人员共同开展的研究，揭示了数据增强在缓解视觉强化进修中可塑性损失（Plasticity Loss）的特殊机制，为提高视觉强化进修算法的性能提供了新的思路。
研究背景和可塑性损失
强化进修是一种通过智能体和环境交互来进修最佳决策策略的机器进修方式，在视觉强化进修中，智能体需要根据图像或视频信息来做出决策，这使得其面临更为复杂的任务和挑战，深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）在持续进修环境中，尤其是在面对非平稳的训练目标和数据流时，会逐渐丧失从新数据中进修的能力，这一现象被称为可塑性损失。
可塑性损失是深度强化进修任务中的壹个决定因素难题，由于强化进修智能体必须通过和环境的持续互动来不断调整其策略，非平稳的数据流和优化目标成为深度强化进修范式中的固有特征，即使在单任务强化进修中，在线数据收集和策略更新也会导致数据分布和优化目标持续动态变化，严重的可塑性损失已然成为制约深度强化进修算法样本利用效率的决定因素瓶颈。
数据增强的影响机制
数据增强是一种常用的技术，用于扩展训练数据集的多样性，它包括对原始图像进行一系列随机或有规律的变换，以生成新的训练样本，在计算机视觉任务中，数据增强已被广泛用于进步模型的泛化能力、鲁棒性和减轻过拟合的风险，在视觉强化进修中，数据增强的影响机制一直一个未解之谜。
近期的研究揭示了数据增强在视觉强化进修中缓解可塑性损失的特殊机制，研究人员选取视觉强化进修任务作为深度强化进修的典型代表，从数据、模块和训练阶段三个决定因素角度对神经网络的可塑性损失特征进行了解析，他们发现，简单的数据增强能够显著提高视觉强化进修的样本利用效率，在自动驾驶任务CARLA中，引入数据增强将性能进步至基准的235%；在DeepMind Control suite的9种机器人控制任务中，数据增强平均将性能提高至基准的431%。
这一突破性发现表明，数据增强不仅增加了训练样本的数量和多样性，更重要的是，它直接有效地缓解了训练经过中的可塑性损失，在没有数据增强的情况下，智能体的性能在短暂上升后几乎停滞，这一现象和智能体遭受可塑性损失、无法从新收集的数据中进修的后果特别吻合，而引入数据增强后，智能体的性能得到了显著提高，这表明数据增强有效维持了神经网络的可塑性，延长了神经网络的有效进修期。
样本利用效率的决定因素瓶颈
过去多年，学界普遍认为导致视觉强化进修样本利用效率低下的主要瓶颈在于训练视觉表征器的难度，这项研究通过一系列巧妙的实验，倾败了这一长期以来的见解，研究结局表明，目前限制视觉强化进修样本利用效率的决定因素影响并非编码器（Encoder）的视觉表征能力，而是评价者网络（Critic）的可塑性损失。
这一发现具有重要意义，它表明，即使有了良好的视觉表征，视觉强化进修仍然存在严重的可塑性损失，这表明对于当前的视觉强化进修算法，高维视觉的表征已经不构成影响样本利用效率的决定因素瓶颈，更为决定因素的是，该实验证明了严重的可塑性损失并非发生在编码器模块，而应该是存在于Actor或Critic中。
训练早期干预的重要性
可塑性损失指的是模型的进修能力随着训练不断减弱的现象，不同训练阶段对于避免灾难性可塑性损失的影响是否有所不同，这一难题此前一直未被深入寻觅，这项研究填补了这一空白，揭示了壹个决定因素发现：训练早期对Critic网络可塑性的干预极为重要，若未能在训练早期及时将网络可塑性恢复到高水平，将会导致训练后期难以逆转的灾难性可塑性损失。
这一发现强调了训练早期干预的重要性，通过及时恢复网络的可塑性，可以避免训练后期出现的灾难性可塑性损失，从而进步视觉强化进修的样本利用效率。
数据增强和其他方式的对比
研究还对比了数据增强和其他先前提出的用来缓解可塑性损失的方式，实验结局再次证明，作为一种从数据角度出发（data-centric）的方式，数据增强在缓解可塑性损失方面展现出卓越的效果，相对于目前已有的其他方法具有明显优势。
这一发现为视觉强化进修算法的设计提供了新的思路，通过引入数据增强技术，可以有效缓解可塑性损失难题，进步算法的样本利用效率，这也为其他领域的深度进修任务提供了有益的借鉴和启示。
数据增强在视觉强化进修中发挥着至关重要的影响，它不仅增加了训练样本的数量和多样性，更重要的是，它直接有效地缓解了训练经过中的可塑性损失难题，这一发现为提高视觉强化进修算法的性能提供了新的思路和方式，随着研究的深入和技术的不断进步，大家有理由相信视觉强化进修将在更多领域展现出其巨大的潜力和价格。