論文の概要: The MAGICAL Benchmark for Robust Imitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00401v1
• Date: Sun, 1 Nov 2020 02:04:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 22:52:32.073043
• Title: The MAGICAL Benchmark for Robust Imitation
• Title（参考訳）: ロバスト・イミテーションのための磁気ベンチマーク
• Authors: Sam Toyer, Rohin Shah, Andrew Critch, Stuart Russell
• Abstract要約: シミュレーション学習(IL)アルゴリズムは通常、デモを作成するのに使われたのと同じ環境で評価される。 本稿では,一般化の体系的評価を可能にするMAGICALベンチマークスイートを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.699877076711548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imitation Learning (IL) algorithms are typically evaluated in the same environment that was used to create demonstrations. This rewards precise reproduction of demonstrations in one particular environment, but provides little information about how robustly an algorithm can generalise the demonstrator's intent to substantially different deployment settings. This paper presents the MAGICAL benchmark suite, which permits systematic evaluation of generalisation by quantifying robustness to different kinds of distribution shift that an IL algorithm is likely to encounter in practice. Using the MAGICAL suite, we confirm that existing IL algorithms overfit significantly to the context in which demonstrations are provided. We also show that standard methods for reducing overfitting are effective at creating narrow perceptual invariances, but are not sufficient to enable transfer to contexts that require substantially different behaviour, which suggests that new approaches will be needed in order to robustly generalise demonstrator intent. Code and data for the MAGICAL suite is available at https://github.com/qxcv/magical/.
• Abstract（参考訳）: シミュレーション学習(IL)アルゴリズムは通常、デモを作成するのに使われたのと同じ環境で評価される。 これは、ある特定の環境でのデモの正確な再現を報いるが、アルゴリズムがデモンストレーターの意図をかなり異なる配置設定に一般化する方法については、ほとんど情報を提供していない。 本稿では,ilアルゴリズムが実際に遭遇する可能性のある異なる種類の分布シフトに対するロバスト性を定量化することにより,一般化の体系的評価を可能にする魔法的ベンチマークスイートを提案する。 MAGICAL スイートを用いて、既存の IL アルゴリズムがデモを提供するコンテキストにかなり適合していることを確認する。 また, オーバーフィッティング低減のための標準的な手法は, 狭義の知覚的不変性の生成には有効であるが, 実質的に異なる行動を必要とする文脈への移動を可能にするには不十分であり, 実証的意図を堅牢に一般化するために新たなアプローチが必要であることを示唆する。 magic suiteのコードとデータはhttps://github.com/qxcv/magical/で入手できる。

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