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저자: John Schulman, Filip Wolski, Prafulla Dhariwal, Alec Radford, Oleg Klimov
발행년도: 2017
링크: https://arxiv.org/abs/1707.06347

문제 정의

정책경사(Policy Gradient) 계열은 (1) 데이터 효율/안정성이 떨어지거나(바닐라 PG), (2) 안정성은 좋지만 구현과 제약이 복잡(TRPO)하다는 trade-off가 있다.

  • 바닐라 PG: 동일한 샘플로 여러 번 업데이트하면 policy shift가 커져 성능이 무너질 수 있음.
  • TRPO: surrogate objective를 KL 제약 하에서 최적화하여 안정성을 확보하지만, 2차 근사/CG/라인서치 등 구현이 복잡.

PPO는 TRPO의 안정성에 가까운 업데이트를, 1차 최적화(Adam + minibatch) 만으로 쉽게 구현하는 것을 목표로 한다.

핵심 기여

  • Clipped Surrogate Objective로 큰 정책 업데이트를 억제하면서도, 동일한 배치로 여러 epoch 업데이트를 가능하게 함.
  • 다양한 벤치마크에서 샘플 효율·단순성·벽시계시간 균형이 좋음을 보임.

방법론

(A) TRPO 스타일 ratio surrogate

(r_t(\theta)=\pi_\theta(a_t\mid s_t)/\pi_{\theta_{old}}(a_t\mid s_t)) 로 두면, CPI surrogate: [ L^{CPI}(\theta)=\mathbb{E}_t[r_t(\theta)\hat A_t] ]

(B) PPO clipped objective

[ L^{CLIP}(\theta)=\mathbb{E}_t[\min(r_t(\theta)\hat A_t,;\mathrm{clip}(r_t(\theta),1-\epsilon,1+\epsilon)\hat A_t)] ]

PPO clipped surrogate term

Figure 1. advantage 부호에 따라 확률비 r를 [1-ε, 1+ε] 범위로 clipping하여 surrogate term을 보수적으로 제한.

Surrogate objectives interpolation

Figure 2. 업데이트 방향으로 보간할 때 surrogate 및 KL의 변화를 비교. L^CLIP이 L^CPI에 대한 보수적 하한처럼 동작.

(C) Actor-Critic 결합 (Value/Entropy)

[ L(\theta)=\mathbb{E}_t[L^{CLIP}_t(\theta) - c_1 L^{VF}_t(\theta) + c_2 S\pi_\theta] ]

Advantage는 TD residual과 (truncated) GAE로 계산: [ \delta_t=r_t+\gamma V(s_{t+1})-V(s_t),\quad \hat A_t=\delta_t+(\gamma\lambda)\delta_{t+1}+\cdots ]

학습은 N actor × T steps rollout으로 NT 샘플을 모은 뒤, 같은 배치로 K epochs 동안 minibatch(크기 M) Adam/SGD.

실험 결과

MuJoCo comparison

Figure 3. 여러 MuJoCo 환경에서 알고리즘 비교. PPO가 전반적으로 강한 성능/안정성.

Roboschool humanoid learning curves

Figure 4. Roboschool humanoid 3D 과제에서 PPO 학습 곡선.

Humanoid still frames

Figure 5. 학습된 정책의 스틸 프레임(qualitative).

Atari PPO vs A2C

Figure 6. Atari 49개 게임에서 PPO와 A2C 비교(샘플 효율 관점).

계산/구현 포인트

  • TRPO 대비: 2차 근사/CG/라인서치 없이 일반적인 딥러닝 학습 루프로 구현 가능.
  • 안정성은 주로 (\epsilon), epoch 수 K, minibatch 크기 M, 그리고 advantage 추정((\gamma,\lambda))에 민감.
  • 실무에서는 KL 모니터링(또는 KL 기반 early stop)을 추가하면 안정화에 도움이 된다.

한계 / 주의점

  • clipping이 trust region을 완벽 대체하는 것은 아니며, (\epsilon) 및 data reuse(K)가 과하면 여전히 불안정 가능.
  • on-policy 특성상 환경 상호작용 비용이 큰 문제에서는 샘플 효율 한계가 존재.

인사이트

  • PPO는 “고정된 배치로 여러 번 학습하고 싶은” 엔지니어링 요구를, TRPO의 아이디어를 유지하면서도 매우 단순한 형태로 풀어낸 해법.
  • ratio clipping은 gradient 신호를 특정 구간에서 잘라내 업데이트 폭을 제한하는 강력한 규제(reg.)로 동작.

References