論文の概要: Curriculum Learning for Vision-and-Language Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07228v1
• Date: Sun, 14 Nov 2021 03:02:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 13:23:38.465740
• Title: Curriculum Learning for Vision-and-Language Navigation
• Title（参考訳）: 視覚・言語ナビゲーションのためのカリキュラム学習
• Authors: Jiwen Zhang, Zhongyu Wei, Jianqing Fan, Jiajie Peng
• Abstract要約: VLN(Vision-and-Language Navigation)は、エージェントが人間の指示で室内環境をナビゲートするタスクである。 従来の研究はサンプルの難易度分布を無視しており、エージェントの性能を低下させる可能性があると論じている。 本稿では,人間の事前知識とエージェント学習の進捗をバランスさせる,VLNタスクのためのカリキュラムベースの新しいトレーニングパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.695511663714214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-and-Language Navigation (VLN) is a task where an agent navigates in an embodied indoor environment under human instructions. Previous works ignore the distribution of sample difficulty and we argue that this potentially degrade their agent performance. To tackle this issue, we propose a novel curriculum-based training paradigm for VLN tasks that can balance human prior knowledge and agent learning progress about training samples. We develop the principle of curriculum design and re-arrange the benchmark Room-to-Room (R2R) dataset to make it suitable for curriculum training. Experiments show that our method is model-agnostic and can significantly improve the performance, the generalizability, and the training efficiency of current state-of-the-art navigation agents without increasing model complexity.
• Abstract（参考訳）: VLN(Vision-and-Language Navigation)は、エージェントが人間の指示で室内環境をナビゲートするタスクである。 従来の研究はサンプルの難易度分布を無視しており、エージェントの性能を低下させる可能性がある。 そこで本研究では,VLNタスクのためのカリキュラムベースの新しいトレーニングパラダイムを提案する。 カリキュラム設計の原理を開発し,カリキュラムトレーニングに適したベンチマークRoom-to-Room(R2R)データセットを再配置する。 実験により,本手法はモデル非依存であり,モデルの複雑さを増すことなく,現在のナビゲーションエージェントの性能,汎用性,トレーニング効率を大幅に向上できることを示した。

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