論文の概要: Refactoring Policy for Compositional Generalizability using Self-Supervised Object Proposals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00971v1
• Date: Mon, 26 Oct 2020 17:46:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 17:46:49.247032
• Title: Refactoring Policy for Compositional Generalizability using Self-Supervised Object Proposals
• Title（参考訳）: 自己教師付きオブジェクト提案を用いた合成一般化のためのリファクタリングポリシー
• Authors: Tongzhou Mu, Jiayuan Gu, Zhiwei Jia, Hao Tang, Hao Su
• Abstract要約: 構成的一般化性を持つ政策の学習方法について研究する。 本稿では,高水準の教員政策を,帰納的バイアスの強い一般化可能な学生政策に変換する2段階の枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.281026812837105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study how to learn a policy with compositional generalizability. We propose a two-stage framework, which refactorizes a high-reward teacher policy into a generalizable student policy with strong inductive bias. Particularly, we implement an object-centric GNN-based student policy, whose input objects are learned from images through self-supervised learning. Empirically, we evaluate our approach on four difficult tasks that require compositional generalizability, and achieve superior performance compared to baselines.
• Abstract（参考訳）: 我々は構成的一般化性のある政策の学習方法を研究する。 本稿では,高水準の教員政策を,帰納的バイアスの強い一般化可能な学生政策にリファクタリングする2段階の枠組みを提案する。 特に,自己教師型学習を通じて画像から入力対象を学習する,オブジェクト中心のGNNベースの学生ポリシーを実装した。 経験的に,構成の一般化性を必要とする4つの課題に対するアプローチを評価し,ベースラインよりも優れた性能を実現する。

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