論文の概要: Analyzing Visual Representations in Embodied Navigation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05993v1
• Date: Thu, 12 Mar 2020 19:43:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 13:19:46.835438
• Title: Analyzing Visual Representations in Embodied Navigation Tasks
• Title（参考訳）: 身体的ナビゲーションタスクにおける視覚表現の分析
• Authors: Erik Wijmans, Julian Straub, Dhruv Batra, Irfan Essa, Judy Hoffman, Ari Morcos
• Abstract要約: 我々は、最近提案されたプロジェクション重み付き正準相関解析(PWCCA)を用いて、異なるタスクを実行することで、同じ環境で学習した視覚的表現の類似度を測定する。 次に、あるタスクで学習した視覚的表現が、別のタスクに効果的に転送できることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.35107294831313
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in deep reinforcement learning require a large amount of training data and generally result in representations that are often over specialized to the target task. In this work, we present a methodology to study the underlying potential causes for this specialization. We use the recently proposed projection weighted Canonical Correlation Analysis (PWCCA) to measure the similarity of visual representations learned in the same environment by performing different tasks. We then leverage our proposed methodology to examine the task dependence of visual representations learned on related but distinct embodied navigation tasks. Surprisingly, we find that slight differences in task have no measurable effect on the visual representation for both SqueezeNet and ResNet architectures. We then empirically demonstrate that visual representations learned on one task can be effectively transferred to a different task.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習の最近の進歩は、大量のトレーニングデータを必要とし、一般にターゲットタスクに特化している表現を過剰に生成する。 本稿では,この専門化の根底にある潜在的な原因を研究するための方法論を提案する。 本稿では,最近提案する投影重み付き正準相関解析(pwcca)を用いて,同一環境で学習した視覚表現の類似性を測定した。 次に,提案手法を活用し,関連するが具体化されたナビゲーションタスクで学習した視覚表現のタスク依存度を調べる。 驚くべきことに、タスクの微妙な違いがSqueezeNetとResNetアーキテクチャの視覚的表現に何の影響も与えないことがわかった。 次に、あるタスクで学習した視覚的表現が、別のタスクに効果的に転送できることを実証的に示す。

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