Confounding-robust policy improvement的主要方法

Confounding-robust policy improvement是一种针对深度强化学习中混淆因素（confounding factors）对策略学习的影响的解决方案。该方法主要分为两个步骤：

1. 识别混淆因素：首先，通过建立一个混淆因素对策略性能的影响模型，来识别混淆因素。具体来说，该模型将原始状态和动作作为输入，预测策略性能的变化。如果预测的变化与真实的变化不一致，则表明该因素是混淆因素。

2. 改进策略：一旦混淆因素被识别，就可以尝试通过改进策略来降低其影响。具体来说，该方法采用了一种策略改进的算法，称为Confounding-robust Actor-Critic (CRAC)，来使策略更加鲁棒。该算法的关键是在策略优化的过程中，将混淆因素的影响因素加入到了奖励函数中，从而使策略更加关注与目标任务相关的因素，减少混淆因素对策略学习的影响。

总的来说，Confounding-robust policy improvement的主要方法是通过混淆因素的识别和策略改进来提高深度强化学习的鲁棒性。