論文の概要: Explore the Potential Performance of Vision-and-Language Navigation Model: a Snapshot Ensemble Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14267v1
• Date: Sun, 28 Nov 2021 23:07:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 14:59:59.197527
• Title: Explore the Potential Performance of Vision-and-Language Navigation Model: a Snapshot Ensemble Method
• Title（参考訳）: 視覚言語ナビゲーションモデルの潜在的な性能を探る:スナップショットアンサンブル法
• Authors: Wenda Qin, Teruhisa Misu, Derry Wijaya
• Abstract要約: VLN(Vision-and-Language Navigation)は、人工知能分野における課題である。 VLNモデルを改善するための新しい視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.349841849317769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Vision-and-Language Navigation (VLN) is a challenging task in the field of artificial intelligence. Although massive progress has been made in this task over the past few years attributed to breakthroughs in deep vision and language models, it remains tough to build VLN models that can generalize as well as humans. In this paper, we provide a new perspective to improve VLN models. Based on our discovery that snapshots of the same VLN model behave significantly differently even when their success rates are relatively the same, we propose a snapshot-based ensemble solution that leverages predictions among multiple snapshots. Constructed on the snapshots of the existing state-of-the-art (SOTA) model $\circlearrowright$BERT and our past-action-aware modification, our proposed ensemble achieves the new SOTA performance in the R2R dataset challenge in Navigation Error (NE) and Success weighted by Path Length (SPL).
• Abstract（参考訳）: VLN(Vision-and-Language Navigation)は、人工知能分野における課題である。 深部ビジョンと言語モデルのブレークスルーが原因で、ここ数年でこのタスクは大きな進歩を遂げてきたが、人間と同様に一般化できるvlnモデルを構築するのは難しいままである。 本稿では,VLNモデルを改善するための新しい視点を提供する。 同一のVLNモデルのスナップショットは、成功率が比較的同じであっても、かなり異なる振る舞いをするという発見に基づいて、複数のスナップショット間の予測を活用するスナップショットベースのアンサンブルソリューションを提案する。 提案手法は,既存のSOTAモデルである$\circlearrowright$BERTのスナップショットと過去の動作を意識した修正に基づいて構築され,ナビゲーションエラー(NE)におけるR2RデータセットチャレンジとPath Length(SPL)の重み付けによる継承において,新たなSOTAパフォーマンスを実現する。

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