「Dueling Network（デュエリングネットワーク）」とは？

2025年7月8日 2025年7月8日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。
今回は、強化学習の世界でよく登場する工夫の一つ、
「Dueling Network（デュエリングネットワーク）」について、新人エンジニアの方向けに、やさしく・丁寧に解説します！

「DQNの改良らしいけど、“デュエル”って戦ってるの？」
「何が別れてるの？何が良くなるの？」
そんな疑問に答えていきます。名前の意味から仕組み、メリット、数式まで解説しますので、最後までぜひご覧ください！

結論！Dueling Networkとは？

状態の“価値”と行動の“優位性”を別々に学習して、最終的にQ値を出すネットワーク構造です。

通常のDQNでは、ニューラルネットが直接 Q値 $Q(s, a)$ を出力しますが、
Dueling Networkでは、

状態の価値 $V(s)$
行動ごとの優位性（アドバンテージ） $A(s, a)$

を別々に出力し、それらを合成してQ値を計算します。

名前の由来「Dueling」とは？

「Dueling（デュエリング）」は英語で「決闘・一騎打ち」という意味。
ここでは「2つのネットワーク構造が競い合うように貢献する」というイメージから来ています。

状態の価値 $V(s)$
行動のアドバンテージ $A(s, a)$

という2つの“価値評価の視点”が別々に存在して、最終的にQ値を構成する。
それが「Dueling（2つの視点）」という名の理由です。

仕組みを図で理解！

[状態 s]
   ↓
[共有ネットワーク（特徴抽出）]
   ↓
 ┌──────────────┬──────────────┐
 │ Value Stream │ Advantage Stream │
 │ V(s)         │ A(s, a)          │
 └──────────────┴──────────────┘
   ↓ 合成
[ Q(s, a) = V(s) + (A(s, a) - 平均A) ]

数式でQ値を表す

Dueling Networkでは、Q値は次のように定義されます：

$<br /> Q(s, a) = V(s) + \left( A(s, a) - \frac{1}{|\mathcal{A}|} \sum_{a'} A(s, a') \right)<br />$

ここで：

$V(s)$ ：その状態の「絶対的な価値」
$A(s, a)$ ：その状態における行動 $a$ の「相対的な価値（どれくらい優れてるか）」
$\sum A(s, a')$ ：アドバンテージの平均（全体バランスをとるために引く）

なぜわざわざ2つに分けるの？

それは次のような非効率な学習を避けるためです。

DQNの問題点

状態 $s$ において、すべての行動 $a$ が同じような価値を持つ場合でも、
通常のDQNではすべての $Q(s, a)$ を個別に学習する必要がある

→ つまり「あんまり行動で差がつかない状態」でも、無駄に学習が必要になる！

Dueling Networkの解決法

状態の価値 $V(s)$ を一括で出す
行動の違いは $A(s, a)$ で微調整
行動による影響が小さい状態では、 $V(s)$ だけ学習すればよい！

→ 学習が効率的に・早く・安定する

メリットまとめ

項目	内容
学習効率	行動の影響が少ない状態では学習が早い
安定性	勾配のばらつきが抑えられ、学習が安定する
精度	DQNより良い性能が出ることが多い
実装コスト	追加するのは1本のネットワークだけで簡単

どの手法で使われている？

手法名	内容
Dueling DQN	DQN + dueling構造（元祖）
Double Dueling DQN	Double DQN + Dueling
Rainbow DQN	強化学習の改善手法を全部のせ

覚え方のコツ！

✅ Dueling Network ＝「状態の価値 + 行動の優劣」

状態価値：V(s) は「場所そのものがどれだけ価値あるか」
アドバンテージ：A(s, a) は「その中でどの行動が有利か」

→ “場所の価値”と“行動の工夫”を分けて考えるネット、と覚えよう！

今後の学習の指針

ここまで理解できたら、以下のことに挑戦してみましょう！

Dueling DQN の実装を読んで、ネットワーク構造を確認してみる
DQN・Double DQNとの違いを可視化して比較する
アドバンテージ関数 A(s, a) の役割と性質を数式ベースで掘り下げる
Dueling構造がうまく機能しないケース（例：動作の違いが大きい）も探ってみよう

Dueling Networkは、強化学習をもっと“合理的に学習させる”ための工夫の一つ。
構造を理解し、なぜそれが有効なのかをしっかりつかんでおくことで、今後の応用にもつながります！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
この記事に間違い等ありましたらぜひお知らせください。