論文の概要: Active Fine-Tuning of Generalist Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05026v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 13:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 00:38:19.139428
• Title: Active Fine-Tuning of Generalist Policies
• Title（参考訳）: 一般政策のアクティブ微調整
• Authors: Marco Bagatella, Jonas Hübotter, Georg Martius, Andreas Krause,
• Abstract要約: AMF(Active Multi-task Fine-tuning)を提案する。 我々は,AMFの性能保証を規則性仮定で導き,複雑・高次元環境における実験的有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.65568433408307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained generalist policies are rapidly gaining relevance in robot learning due to their promise of fast adaptation to novel, in-domain tasks. This adaptation often relies on collecting new demonstrations for a specific task of interest and applying imitation learning algorithms, such as behavioral cloning. However, as soon as several tasks need to be learned, we must decide which tasks should be demonstrated and how often? We study this multi-task problem and explore an interactive framework in which the agent adaptively selects the tasks to be demonstrated. We propose AMF (Active Multi-task Fine-tuning), an algorithm to maximize multi-task policy performance under a limited demonstration budget by collecting demonstrations yielding the largest information gain on the expert policy. We derive performance guarantees for AMF under regularity assumptions and demonstrate its empirical effectiveness to efficiently fine-tune neural policies in complex and high-dimensional environments.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練されたジェネラリスト政策は、新しいドメイン内タスクへの迅速な適応を約束するロボット学習において、急速に関連性を高めている。 この適応はしばしば、特定の興味のあるタスクに対する新しいデモンストレーションの収集と、行動クローニングのような模倣学習アルゴリズムの適用に依存している。 しかしながら、いくつかのタスクを学習する必要があるとすぐに、どのタスクを実演するか、どれくらいの頻度で実施するかを決めなければなりません。 このマルチタスク問題を考察し、エージェントが示すタスクを適応的に選択する対話型フレームワークを探索する。 本稿では,AMF (Active Multi-task Fine-tuning) を提案する。AMF(Active Multi-task Fine-tuning) は,専門家の方針に最も大きな情報を得る実演を収集することにより,限られた実証予算下でのマルチタスクポリシー性能を最大化するアルゴリズムである。 我々はAMFの性能保証を正則性仮定で導き、複雑で高次元の環境で効率的に微調整されたニューラルポリシーを実現するための実証的な効果を実証する。

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