論文の概要: Adversarial Training is Not Ready for Robot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08187v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 07:51:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 14:02:21.580491
• Title: Adversarial Training is Not Ready for Robot Learning
• Title（参考訳）: 対人訓練はロボット学習の準備ができていない
• Authors: Mathias Lechner, Ramin Hasani, Radu Grosu, Daniela Rus, Thomas A. Henzinger
• Abstract要約: 対人訓練は,ノルム有界摂動に耐性のあるディープラーニングモデルを訓練する有効な方法である。 敵訓練により得られたニューラルコントローラが3種類の欠陥を受けることを理論的および実験的に示す。 この結果から, ロボット学習にはまだ対応できていないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.493354071227174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial training is an effective method to train deep learning models that are resilient to norm-bounded perturbations, with the cost of nominal performance drop. While adversarial training appears to enhance the robustness and safety of a deep model deployed in open-world decision-critical applications, counterintuitively, it induces undesired behaviors in robot learning settings. In this paper, we show theoretically and experimentally that neural controllers obtained via adversarial training are subjected to three types of defects, namely transient, systematic, and conditional errors. We first generalize adversarial training to a safety-domain optimization scheme allowing for more generic specifications. We then prove that such a learning process tends to cause certain error profiles. We support our theoretical results by a thorough experimental safety analysis in a robot-learning task. Our results suggest that adversarial training is not yet ready for robot learning.
• Abstract（参考訳）: 対人訓練は、正規有界摂動に耐性を持つディープラーニングモデルを、名目性能低下のコストで訓練する効果的な方法である。 敵対的トレーニングは、オープンワールド決定クリティカルなアプリケーションに展開されるディープモデルの堅牢性と安全性を高めるように見えるが、ロボット学習設定における望ましくない振る舞いを誘発する。 そこで本研究では,神経制御系が過渡的,系統的,条件的エラーの3種類の欠陥に陥っていることを理論的および実験的に示す。 我々はまず,より汎用的な仕様を可能にする安全領域最適化スキームに敵意訓練を一般化する。 そして、そのような学習プロセスが特定のエラープロファイルを引き起こす傾向があることを証明します。 ロボット学習課題における実験的安全性分析により理論的結果を支援する。 この結果から, ロボット学習にはまだ対応できていないことが示唆された。

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