論文の概要: Residual Pathway Priors for Soft Equivariance Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01388v1
• Date: Thu, 2 Dec 2021 16:18:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-03 14:32:05.306404
• Title: Residual Pathway Priors for Soft Equivariance Constraints
• Title（参考訳）: ソフトな等分散制約に対する残留経路優先法
• Authors: Marc Finzi, Gregory Benton, Andrew Gordon Wilson
• Abstract要約: 本稿では,厳密な制約をソフトな事前に変換する手法としてResidual Pathway Priors(RPP)を紹介する。 RPPは近似対称性や不特定対称性に耐性があり、対称性が正確であっても完全に制約されたモデルと同じくらい効果的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.19582621065543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is often a trade-off between building deep learning systems that are expressive enough to capture the nuances of the reality, and having the right inductive biases for efficient learning. We introduce Residual Pathway Priors (RPPs) as a method for converting hard architectural constraints into soft priors, guiding models towards structured solutions, while retaining the ability to capture additional complexity. Using RPPs, we construct neural network priors with inductive biases for equivariances, but without limiting flexibility. We show that RPPs are resilient to approximate or misspecified symmetries, and are as effective as fully constrained models even when symmetries are exact. We showcase the broad applicability of RPPs with dynamical systems, tabular data, and reinforcement learning. In Mujoco locomotion tasks, where contact forces and directional rewards violate strict equivariance assumptions, the RPP outperforms baseline model-free RL agents, and also improves the learned transition models for model-based RL.
• Abstract（参考訳）: 現実のニュアンスを捉えるのに十分な表現力を持つ深層学習システムを構築することと、効率的な学習のための正しい帰納的バイアスを持つこととの間には、しばしばトレードオフがある。 強固なアーキテクチャ上の制約をソフトな優先へと変換し、モデルを構造化されたソリューションへと導く手法として、余剰経路優先(rpps)を導入する。 rppを用いて,等価性に対する帰納的バイアスを持つニューラルネットワークを,柔軟性を制限せずに構築する。 RPPは近似対称性や不特定対称性に耐性があり、対称性が正確であっても完全に制約されたモデルと同じくらい有効であることを示す。 動的システム,表計算データ,強化学習によるRCPの適用性について紹介する。 接触力と指向性報酬が厳密な等価仮定に反するムジョコ移動タスクでは、RCPはベースラインモデルフリーのRLエージェントより優れ、モデルベースRLの学習遷移モデルも改善する。

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