論文の概要: A Competence-aware Curriculum for Visual Concepts Learning via Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01499v2
• Date: Mon, 27 Jul 2020 21:57:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-14 05:39:57.783975
• Title: A Competence-aware Curriculum for Visual Concepts Learning via Question Answering
• Title（参考訳）: 質問応答による視覚概念学習のためのコンピテンス対応カリキュラム
• Authors: Qing Li, Siyuan Huang, Yining Hong, Song-Chun Zhu
• Abstract要約: 本稿では,視覚概念学習のための質問応答型カリキュラムを提案する。 視覚概念を学習するためのニューラルシンボリックな概念学習者と学習プロセスを導くための多次元項目応答理論(mIRT)モデルを設計する。 CLEVRの実験結果から,コンピテンスを意識したカリキュラムにより,提案手法は最先端のパフォーマンスを実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.35905804211698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans can progressively learn visual concepts from easy to hard questions. To mimic this efficient learning ability, we propose a competence-aware curriculum for visual concept learning in a question-answering manner. Specifically, we design a neural-symbolic concept learner for learning the visual concepts and a multi-dimensional Item Response Theory (mIRT) model for guiding the learning process with an adaptive curriculum. The mIRT effectively estimates the concept difficulty and the model competence at each learning step from accumulated model responses. The estimated concept difficulty and model competence are further utilized to select the most profitable training samples. Experimental results on CLEVR show that with a competence-aware curriculum, the proposed method achieves state-of-the-art performances with superior data efficiency and convergence speed. Specifically, the proposed model only uses 40% of training data and converges three times faster compared with other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 人間は難しい質問から視覚概念を徐々に学習することができる。 この効率的な学習能力を模倣するために,視覚概念学習の能力認識カリキュラムを提案する。 具体的には、視覚概念を学習するためのニューラルシンボリックな概念学習者と、学習過程を適応的なカリキュラムで導くための多次元項目応答理論(mIRT)モデルを設計する。 mIRTは、蓄積されたモデル応答から各学習ステップにおける概念難易度とモデル能力を効果的に推定する。 推定概念難易度とモデル能力を利用して、最も収益性の高いトレーニングサンプルを選択する。 CLEVRによる実験結果から,提案手法は,データ効率と収束速度の優れた最先端性能を実現する。 具体的には、提案モデルはトレーニングデータの40%しか使用せず、他の最先端手法に比べて3倍高速に収束する。

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