論文の概要: Explaining Imitation Learning through Frames

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01088v1
• Date: Tue, 3 Jan 2023 13:31:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 14:12:26.639851
• Title: Explaining Imitation Learning through Frames
• Title（参考訳）: フレームによる模倣学習の解説
• Authors: Boyuan Zheng, Jianlong Zhou, Chunjie Liu, Yiqiao Li and Fang Chen
• Abstract要約: 本稿では,R2RISEと呼ばれるImitation Learningモデルのためのモデルに依存しない説明フレームワークを提案する。 R2RISEは、デモのフレームに関する全体的なポリシーパフォーマンスを説明することを目的としている。 また、フレームの重要度等式、重要度マップの有効性、異なるILモデルからの重要度マップ間の接続に関する3つの主要な質問について、実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.164020888140332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As one of the prevalent methods to achieve automation systems, Imitation Learning (IL) presents a promising performance in a wide range of domains. However, despite the considerable improvement in policy performance, the corresponding research on the explainability of IL models is still limited. Inspired by the recent approaches in explainable artificial intelligence methods, we proposed a model-agnostic explaining framework for IL models called R2RISE. R2RISE aims to explain the overall policy performance with respect to the frames in demonstrations. It iteratively retrains the black-box IL model from the randomized masked demonstrations and uses the conventional evaluation outcome environment returns as the coefficient to build an importance map. We also conducted experiments to investigate three major questions concerning frames' importance equality, the effectiveness of the importance map, and connections between importance maps from different IL models. The result shows that R2RISE successfully distinguishes important frames from the demonstrations.
• Abstract（参考訳）: 自動化システムを実現するための一般的な方法の1つとして、Imitation Learning (IL)は幅広い領域で有望なパフォーマンスを示す。 しかし、政策性能の大幅な改善にもかかわらず、ILモデルの説明可能性に関する対応する研究はまだ限られている。 近年の人工知能手法のアプローチに触発されて,ilモデルのモデル非依存な説明フレームワークであるr2riseを提案した。 R2RISEは、デモのフレームに関する全体的なポリシーパフォーマンスを説明することを目的としている。 ランダムにマスクされたデモからブラックボックスILモデルを反復的に再トレーニングし、従来の評価結果環境を係数として返却して重要マップを構築する。 また,フレームの重要性等性,重要度マップの有効性,異なるilモデルからの重要度マップ間の接続性に関する3つの主要な質問について検討した。 その結果、R2RISEは重要なフレームとデモを区別することに成功した。

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