論文の概要: Task-Driven Detection of Distribution Shifts with Statistical Guarantees for Robot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13703v6
• Date: Mon, 6 Nov 2023 21:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 23:16:28.235249
• Title: Task-Driven Detection of Distribution Shifts with Statistical Guarantees for Robot Learning
• Title（参考訳）: ロボット学習のための統計的保証付き分散シフトのタスク駆動検出
• Authors: Alec Farid, Sushant Veer, Divyanshu Pachisia, Anirudha Majumdar
• Abstract要約: 我々のゴールは、ロボットがトレーニングに使用するものとは異なる分布から引き出された環境において、ロボットが動作していることを検知する、アウト・オブ・ディストリビューション検出を行うことである。 我々は、確率的近似(PAC)-ベイズ理論を利用して、トレーニング分布の性能を保証したポリシーを訓練する。 私たちの例では、ほんの数回の試行でタスク駆動型OOD検出を実行できることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.190581566723917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our goal is to perform out-of-distribution (OOD) detection, i.e., to detect when a robot is operating in environments drawn from a different distribution than the ones used to train the robot. We leverage Probably Approximately Correct (PAC)-Bayes theory to train a policy with a guaranteed bound on performance on the training distribution. Our idea for OOD detection relies on the following intuition: violation of the performance bound on test environments provides evidence that the robot is operating OOD. We formalize this via statistical techniques based on p-values and concentration inequalities. The approach provides guaranteed confidence bounds on OOD detection including bounds on both the false positive and false negative rates of the detector and is task-driven and only sensitive to changes that impact the robot's performance. We demonstrate our approach in simulation and hardware for a grasping task using objects with unfamiliar shapes or poses and a drone performing vision-based obstacle avoidance in environments with wind disturbances and varied obstacle densities. Our examples demonstrate that we can perform task-driven OOD detection within just a handful of trials.
• Abstract（参考訳）: 私たちの目標は、ロボットが、異なる分布から引き起こされた環境で、ロボットがいつ動いているかを検出するために、分散(ood)検出を行うことです。 我々は、確率的近似(PAC)-ベイズ理論を利用して、トレーニング分布の性能を保証したポリシーを訓練する。 OOD検出の考え方は以下の直観に依拠する: テスト環境に縛られた性能の侵害は、ロボットがOODを動作させている証拠となる。 p-値と濃度不等式に基づいて統計的手法を用いてこれを定式化する。 このアプローチは、検出者の偽陽性率と偽陰性率の両方のバウンダリを含むOOD検出の信頼性境界を保証し、ロボットのパフォーマンスに影響を及ぼす変化にのみ敏感なタスク駆動型である。 我々は,風乱や障害物密度の異なる環境において,身近な形状やポーズの物体や視覚に基づく障害物回避を行うドローンを用いた把持作業におけるシミュレーションとハードウェアのアプローチを実証する。 我々の例は、ほんの数回の試行でタスク駆動型OOD検出ができることを示している。

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