論文の概要: Referential communication in heterogeneous communities of pre-trained visual deep networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08913v4
• Date: Wed, 13 Mar 2024 16:04:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 19:26:38.565818
• Title: Referential communication in heterogeneous communities of pre-trained visual deep networks
• Title（参考訳）: プレトレーニング後の異種コミュニティにおける参照コミュニケーション ビジュアルディープネットワーク
• Authors: Mat\'eo Mahaut, Francesca Franzon, Roberto Dess\`i, Marco Baroni
• Abstract要約: 大規模なトレーニング済みの画像処理ニューラルネットワークは、自動運転車やロボットのような自律エージェントに組み込まれている。 提案手法は,対象対象物を参照するための共有プロトコルを,自己管理的に開発することができることを示す。 また,創発的プロトコルの特性を質的かつ定量的に検討し,オブジェクトの高レベルなセマンティックな特徴を捉えていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.807640148536077
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large pre-trained image-processing neural networks are being embedded in autonomous agents such as self-driving cars or robots, the question arises of how such systems can communicate with each other about the surrounding world, despite their different architectures and training regimes. As a first step in this direction, we systematically explore the task of \textit{referential communication} in a community of heterogeneous state-of-the-art pre-trained visual networks, showing that they can develop, in a self-supervised way, a shared protocol to refer to a target object among a set of candidates. This shared protocol can also be used, to some extent, to communicate about previously unseen object categories of different granularity. Moreover, a visual network that was not initially part of an existing community can learn the community's protocol with remarkable ease. Finally, we study, both qualitatively and quantitatively, the properties of the emergent protocol, providing some evidence that it is capturing high-level semantic features of objects.
• Abstract（参考訳）: 大規模な事前学習された画像処理ニューラルネットワークは、自動運転車やロボットなどの自律エージェントに埋め込まれているため、これらのシステムは、異なるアーキテクチャやトレーニング体制にもかかわらず、周囲の世界についてどのように互いにコミュニケーションできるのか、という疑問が浮かび上がっている。 この方向への第一歩として、異質な最先端の事前訓練された視覚ネットワークのコミュニティにおける「textit{referential communication}」のタスクを体系的に検討し、それらが自己監督的な方法で、対象対象物を参照するための共有プロトコルを開発することができることを示す。 この共有プロトコルは、ある程度は、これまで見つからなかったさまざまな粒度のオブジェクトカテゴリについて通信するためにも使用することができる。 さらに、当初既存のコミュニティの一部ではなかったビジュアルネットワークは、コミュニティのプロトコルを驚くほど簡単に学習することができる。 最後に,創発的プロトコルの特性を質的かつ定量的に検討し,オブジェクトの高レベルな意味的特徴を捉えていることを示す。

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