論文の概要: Self-Consistent Model-based Adaptation for Visual Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09923v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 05:23:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:09.430437
• Title: Self-Consistent Model-based Adaptation for Visual Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 視覚強化学習のための自己整合モデルに基づく適応
• Authors: Xinning Zhou, Chengyang Ying, Yao Feng, Hang Su, Jun Zhu,
• Abstract要約: 視覚強化学習エージェントは、視覚障害による実世界のアプリケーションの性能低下に直面している。 既存の方法は、手作りの拡張でポリシーの表現を微調整することに依存している。 本稿では、ポリシーを変更することなくロバスト適応を促進する新しい手法である自己一貫性モデルベース適応(SCMA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.701421196547674
• License:
• Abstract: Visual reinforcement learning agents typically face serious performance declines in real-world applications caused by visual distractions. Existing methods rely on fine-tuning the policy's representations with hand-crafted augmentations. In this work, we propose Self-Consistent Model-based Adaptation (SCMA), a novel method that fosters robust adaptation without modifying the policy. By transferring cluttered observations to clean ones with a denoising model, SCMA can mitigate distractions for various policies as a plug-and-play enhancement. To optimize the denoising model in an unsupervised manner, we derive an unsupervised distribution matching objective with a theoretical analysis of its optimality. We further present a practical algorithm to optimize the objective by estimating the distribution of clean observations with a pre-trained world model. Extensive experiments on multiple visual generalization benchmarks and real robot data demonstrate that SCMA effectively boosts performance across various distractions and exhibits better sample efficiency.
• Abstract（参考訳）: 視覚強化学習エージェントは通常、視覚的障害によって引き起こされる実世界のアプリケーションで深刻なパフォーマンス低下に直面します。 既存の方法は、手作りの拡張でポリシーの表現を微調整することに依存している。 本研究では、ポリシーを変更することなくロバスト適応を促進する新しい手法である自己一貫性モデルベース適応(SCMA)を提案する。 散逸した観察をデノナイジングモデルでクリーンなものにすることで、SCMAはプラグ・アンド・プレイ・エンハンスメントとして様々なポリシーの邪魔を軽減できる。 教師なしの方法でデノナイジングモデルを最適化するために、教師なし分布マッチング目標と、その最適性の理論的解析を導出する。 さらに,事前学習された世界モデルを用いてクリーンな観測結果の分布を推定することにより,目的を最適化する実用的なアルゴリズムを提案する。 複数の視覚一般化ベンチマークと実ロボットデータに対する大規模な実験により、SCMAは様々な障害に対して効果的に性能を向上し、より優れたサンプル効率を示すことが示された。

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