論文の概要: Self-supervised learning through the eyes of a child

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.16189v3
• Date: Tue, 15 Dec 2020 18:24:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 05:37:26.793282
• Title: Self-supervised learning through the eyes of a child
• Title（参考訳）: 子どもの目を通しての自己監督学習
• Authors: A. Emin Orhan, Vaibhav V. Gupta, Brenden M. Lake
• Abstract要約: 汎用的な自己教師型学習目標を用いた,発達的な自然映像から高レベルな視覚表現が出現することを示す。 以上の結果から,発達的に現実的な自然映像から高レベルな視覚表現が出現することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.235974685889396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Within months of birth, children develop meaningful expectations about the world around them. How much of this early knowledge can be explained through generic learning mechanisms applied to sensory data, and how much of it requires more substantive innate inductive biases? Addressing this fundamental question in its full generality is currently infeasible, but we can hope to make real progress in more narrowly defined domains, such as the development of high-level visual categories, thanks to improvements in data collecting technology and recent progress in deep learning. In this paper, our goal is precisely to achieve such progress by utilizing modern self-supervised deep learning methods and a recent longitudinal, egocentric video dataset recorded from the perspective of three young children (Sullivan et al., 2020). Our results demonstrate the emergence of powerful, high-level visual representations from developmentally realistic natural videos using generic self-supervised learning objectives.
• Abstract（参考訳）: 生後数ヶ月以内に、子供たちは周囲の世界に対して有意義な期待を抱く。 感覚データに適用される一般的な学習メカニズムを通じて、この初期の知識のどの程度が説明できるのか、また、それのどれ程がより原始的な帰納的バイアスを必要とするのか? しかし、データ収集技術の改善と最近のディープラーニングの進歩のおかげで、ハイレベルなビジュアルカテゴリの開発など、より狭く定義された領域で真の進歩を期待できる。 本稿では,3人の幼児(Sullivan et al., 2020)の視点から,現代の自己指導型深層学習手法と,近年の縦型・自我中心型ビデオデータセットを活用することで,その進歩を正確に達成することを目的とする。 本研究は,汎用的な自己教師型学習目標を用いた,発達的な自然映像から高レベルな視覚表現が出現することを示す。

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