論文の概要: Learning high-level visual representations from a child's perspective
without strong inductive biases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15372v2
- Date: Fri, 22 Sep 2023 17:41:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 18:56:42.413091
- Title: Learning high-level visual representations from a child's perspective
without strong inductive biases
- Title（参考訳）: 強い帰納バイアスを伴わない子どもの視点からの高次視覚表現の学習
- Authors: A. Emin Orhan, Brenden M. Lake
- Abstract要約: 我々は、子どもの視覚体験のリアルなプロキシ上で、明示的な監督なしに最先端のニューラルネットワークを訓練する。
埋め込みモデルと生成モデルの両方を、1人の子供から200時間のヘッドカムビデオでトレーニングします。
同じデータで訓練された生成モデルは、部分的にマスキングされたオブジェクトの単純な性質を外挿することに成功しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.466000613898988
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Young children develop sophisticated internal models of the world based on
their visual experience. Can such models be learned from a child's visual
experience without strong inductive biases? To investigate this, we train
state-of-the-art neural networks on a realistic proxy of a child's visual
experience without any explicit supervision or domain-specific inductive
biases. Specifically, we train both embedding models and generative models on
200 hours of headcam video from a single child collected over two years and
comprehensively evaluate their performance in downstream tasks using various
reference models as yardsticks. On average, the best embedding models perform
at a respectable 70% of a high-performance ImageNet-trained model, despite
substantial differences in training data. They also learn broad semantic
categories and object localization capabilities without explicit supervision,
but they are less object-centric than models trained on all of ImageNet.
Generative models trained with the same data successfully extrapolate simple
properties of partially masked objects, like their rough outline, texture,
color, or orientation, but struggle with finer object details. We replicate our
experiments with two other children and find remarkably consistent results.
Broadly useful high-level visual representations are thus robustly learnable
from a representative sample of a child's visual experience without strong
inductive biases.
- Abstract（参考訳）: 幼児は視覚経験に基づいて世界の洗練された内部モデルを開発する。
そのようなモデルは、強い帰納バイアスを伴わずに、子供の視覚経験から学べるか?
そこで我々は,子どもの視覚体験のリアルなプロキシ上で,明示的な監督やドメイン固有の帰納バイアスを伴わずに,最先端のニューラルネットワークを訓練する。
具体的には,2年以上にわたって収集した1人の子どもから200時間分のヘッドカメラ映像に対して,組込みモデルと生成モデルの両方を訓練し,様々な参照モデルを用いて下流課題における性能を総合的に評価した。
平均すると、最高の埋め込みモデルは、トレーニングデータにかなりの違いがあるにもかかわらず、高性能なImageNet訓練モデルの70%で実行されます。
また、明示的な監督なしに幅広い意味カテゴリーやオブジェクトのローカライゼーション機能を学ぶが、それらはimagenetでトレーニングされたモデルよりもオブジェクト中心ではない。
同じデータでトレーニングされた生成モデルは、粗いアウトライン、テクスチャ、色、方向といった、部分的にマスキングされたオブジェクトの単純な特性を外挿することに成功しました。
我々は他の2人の子供と実験を再現し、顕著に一貫した結果を得た。
広範に有用な高次視覚表現は、強い帰納バイアスを伴わずに、子供の視覚経験の代表例から頑健に学習できる。
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