論文の概要: Latent Action Learning Requires Supervision in the Presence of Distractors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00379v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 09:35:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:53.73487
• Title: Latent Action Learning Requires Supervision in the Presence of Distractors
• Title（参考訳）: 潜在行動学習は, トラクタ存在下でのスーパービジョンを必要とする
• Authors: Alexander Nikulin, Ilya Zisman, Denis Tarasov, Nikita Lyubaykin, Andrei Polubarov, Igor Kiselev, Vladislav Kurenkov,
• Abstract要約: 実世界のビデオには、潜在的なアクション学習を妨げるアクション関連障害が含まれていることが示されています。 LAOMは,潜伏動作の質を8倍に向上する簡易なLAPO修正法である。 我々は、潜在アクション学習中のデータセット全体の2.5%にも満たない、地道的なアクションによる監視を提供することで、下流のパフォーマンスが平均4.2倍向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.33684677920241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, latent action learning, pioneered by Latent Action Policies (LAPO), have shown remarkable pre-training efficiency on observation-only data, offering potential for leveraging vast amounts of video available on the web for embodied AI. However, prior work has focused on distractor-free data, where changes between observations are primarily explained by ground-truth actions. Unfortunately, real-world videos contain action-correlated distractors that may hinder latent action learning. Using Distracting Control Suite (DCS) we empirically investigate the effect of distractors on latent action learning and demonstrate that LAPO struggle in such scenario. We propose LAOM, a simple LAPO modification that improves the quality of latent actions by 8x, as measured by linear probing. Importantly, we show that providing supervision with ground-truth actions, as few as 2.5% of the full dataset, during latent action learning improves downstream performance by 4.2x on average. Our findings suggest that integrating supervision during Latent Action Models (LAM) training is critical in the presence of distractors, challenging the conventional pipeline of first learning LAM and only then decoding from latent to ground-truth actions.
• Abstract（参考訳）: 最近、LAPO(Latent Action Policies)が先駆した潜在アクション学習は、観察のみのデータに対して、目覚ましい事前学習効率を示しており、Web上で利用可能な大量のビデオを活用する可能性を秘めている。 しかし、それまでの研究は、観測間の変化が主に地道的な行動によって説明される、散逸のないデータに重点を置いてきた。 残念なことに、実世界のビデオには、潜在性のあるアクション学習を妨げるアクション関連インタラプターが含まれている。 本研究では,Distracting Control Suite (DCS) を用いた遅延動作学習におけるトラクタの効果を実証的に検討し,LAPOがそのようなシナリオに苦しむことを示す。 線形探索によって測定された遅延動作の質を8倍に向上する簡易なLAPO修正であるLAOMを提案する。 重要なことは、潜在アクション学習中に、全データセットの2.5%まで、地道なアクションを監督することで、平均4.2倍のダウンストリーム性能が向上することである。 この結果から,潜伏行動モデル(LAM)トレーニングにおける監視の統合は,注意散在者の存在において重要であり,初等学習の従来のパイプラインに挑戦し,潜伏行動から地道行動への復号に留まることが示唆された。

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