論文の概要: Causal Action Influence Aware Counterfactual Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18917v1
• Date: Wed, 29 May 2024 09:19:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 17:49:44.190647
• Title: Causal Action Influence Aware Counterfactual Data Augmentation
• Title（参考訳）: 対実データ増大を考慮した因果行動の影響
• Authors: Núria Armengol Urpí, Marco Bagatella, Marin Vlastelica, Georg Martius,
• Abstract要約: 我々は,オンライン環境のインタラクションにアクセスすることなく,固定データセットから合成トランジションを生成可能なデータ拡張手法であるCAIACを提案する。 因果的影響を定量化するための原理的手法を利用することで、状態空間の$itaction$-unffected部分を交換することで、反ファクト的推論を行うことができる。 これにより、分散シフトに対するオフライン学習アルゴリズムの堅牢性が大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.949113120847507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Offline data are both valuable and practical resources for teaching robots complex behaviors. Ideally, learning agents should not be constrained by the scarcity of available demonstrations, but rather generalize beyond the training distribution. However, the complexity of real-world scenarios typically requires huge amounts of data to prevent neural network policies from picking up on spurious correlations and learning non-causal relationships. We propose CAIAC, a data augmentation method that can create feasible synthetic transitions from a fixed dataset without having access to online environment interactions. By utilizing principled methods for quantifying causal influence, we are able to perform counterfactual reasoning by swapping $\it{action}$-unaffected parts of the state-space between independent trajectories in the dataset. We empirically show that this leads to a substantial increase in robustness of offline learning algorithms against distributional shift.
• Abstract（参考訳）: オフラインデータは、ロボットに複雑な振る舞いを教えるための価値と実践的なリソースである。 理想的には、学習エージェントは、利用可能なデモンストレーションの不足によって制約されるべきではない。 しかし、現実のシナリオの複雑さは通常、ニューラルネットワークポリシーが素早い相関関係を拾い上げ、非因果関係を学ぶのを防ぐために大量のデータを必要とします。 CAIACは、オンライン環境のインタラクションにアクセスすることなく、固定データセットから実現可能な合成遷移を生成できるデータ拡張手法である。 因果的影響を定量化するための原則的手法を利用することで、データセット内の独立軌跡間の状態空間の$\it{action}$-unffected部分を交換することで、反ファクト的推論を行うことができる。 これは、分散シフトに対するオフライン学習アルゴリズムのロバスト性を大幅に向上させることを実証的に示す。

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