理解小样本环境下的对抗性模仿学习：一种阶段耦合分析方法

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《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》：Understanding Adversarial Imitation Learning in Small Sample Regime: A Stage-Coupled Analysis

【字体：大中小】 时间：2026年03月16日 来源：IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 18.6

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　　本研究提出基于总变差距离的对抗模仿学习（TV-AIL），通过多阶段优化结构分析证明其模仿差距上界与决策周期无关，揭示AIL在小样本和长周期任务中表现优异的理论机制，并揭示其在一般MDP中的局限性。

摘要：

模仿学习（IL）通过专家轨迹来学习策略，它是大型语言模型训练和具身人工智能中的基本范式。由于序列决策的性质，这一过程具有挑战性，因为错误可能会累积，且分布可能会随着时间范围的变化而改变。然而，研究发现一种名为对抗性模仿学习（AIL）的IL方法能够取得出色的实证性能。即使只有一条专家轨迹，AIL在诸如机器人运动控制等任务中也能在较长的时间范围内达到与专家相当的性能。目前有两个基本但尚未解决的问题：为什么AIL在如此少量的轨迹下仍能表现良好？为什么它能在长时间范围内保持良好的性能？以往的理论结果无法回答这些问题，因为这些结果仅在大数据样本情况下（即大量专家轨迹）才有意义，并且依赖于决策时间范围。在本文中，我们分析了一种基于总变差距离的AIL方法（称为TV-AIL），该方法在从机器人运动控制任务中抽象出的一类实例上展示了无时间范围限制的模仿差距，其差距小于

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