Что такое behavioral cloning vs DAgger?

Behavioral Cloning (BC) — это метод обучения агентов, при котором модель учится воспроизводить поведение эксперта, используя только демонстрационные данные (например, записи действий человека). Модель напрямую аппроксимирует отображение состояний в действия без дополнительного взаимодействия с окружающей средой.

DAgger (Dataset Aggregation) — это улучшение BC, которое решает проблему накопления ошибок при последовательном применении модели. В DAgger агент периодически выполняет действия, а эксперт корректирует их, добавляя новые данные в обучающую выборку. Таким образом, модель обучается не только на демонстрациях эксперта, но и на собственных ошибках, что повышает устойчивость и качество поведения.

Пример:

• Behavioral Cloning: обучаем нейросеть на данных "состояние -> действие" от эксперта.
• DAgger: запускаем агента, собираем его состояния, эксперт корректирует действия, добавляем эти пары в датасет и переобучаем модель.

Таким образом, DAgger позволяет избежать накопления ошибок, характерных для простого behavioral cloning.