論文の概要: Pretraining the Vision Transformer using self-supervised methods for
vision based Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10901v2
- Date: Tue, 18 Jul 2023 16:12:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-20 18:13:24.558096
- Title: Pretraining the Vision Transformer using self-supervised methods for
vision based Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 視覚に基づく深層強化学習のための自己指導手法を用いた視覚変換器の事前学習
- Authors: Manuel Goul\~ao and Arlindo L. Oliveira
- Abstract要約: いくつかの最先端の自己教師型手法を用いて視覚変換器の事前学習を行い、学習した表現の質を評価する。
その結果,すべての手法が有用な表現を学習し,表現の崩壊を避けるのに有効であることが示唆された。
時間順序検証タスクで事前訓練されたエンコーダは、すべての実験で最高の結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Vision Transformer architecture has shown to be competitive in the
computer vision (CV) space where it has dethroned convolution-based networks in
several benchmarks. Nevertheless, convolutional neural networks (CNN) remain
the preferential architecture for the representation module in reinforcement
learning. In this work, we study pretraining a Vision Transformer using several
state-of-the-art self-supervised methods and assess the quality of the learned
representations. To show the importance of the temporal dimension in this
context we propose an extension of VICReg to better capture temporal relations
between observations by adding a temporal order verification task. Our results
show that all methods are effective in learning useful representations and
avoiding representational collapse for observations from Atari Learning
Environment (ALE) which leads to improvements in data efficiency when we
evaluated in reinforcement learning (RL). Moreover, the encoder pretrained with
the temporal order verification task shows the best results across all
experiments, with richer representations, more focused attention maps and
sparser representation vectors throughout the layers of the encoder, which
shows the importance of exploring such similarity dimension. With this work, we
hope to provide some insights into the representations learned by ViT during a
self-supervised pretraining with observations from RL environments and which
properties arise in the representations that lead to the best-performing
agents. The source code will be available at:
https://github.com/mgoulao/TOV-VICReg
- Abstract（参考訳）: Vision Transformerアーキテクチャは、いくつかのベンチマークで畳み込みベースのネットワークを廃止したコンピュータビジョン(CV)分野での競争力を示している。
それでも、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は強化学習における表現モジュールの優先的なアーキテクチャである。
本研究では,最先端の自己管理手法を用いて視覚トランスフォーマーを事前学習し,学習した表現の質を評価する。
この文脈における時間次元の重要性を示すために,時間順序検証タスクを付加することにより観測間の時間関係をよりよく捉えるためのvicregの拡張を提案する。
以上の結果から,ALE(Atari Learning Environment)の観測結果から有用な表現を学習し,表現の崩壊を回避し,強化学習(RL)におけるデータ効率の向上につながることが示唆された。
さらに、時間順序検証タスクで事前訓練されたエンコーダは、よりリッチな表現、より集中した注意マップ、およびエンコーダの層全体にわたるスペーサー表現ベクトルを含む全ての実験において最良の結果を示す。
この研究により、RL環境からの観察による自己教師付き事前学習において、ViTが学んだ表現について、そして、どの特性が最高のパフォーマンスエージェントに導かれるかについて、いくつかの洞察を提供したいと思っています。
ソースコードは、https://github.com/mgoulao/TOV-VICRegで入手できる。
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