論文の概要: Efficient Continual Adaptation of Pretrained Robotic Policy with Online Meta-Learned Adapters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18684v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 13:55:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:34:27.334636
• Title: Efficient Continual Adaptation of Pretrained Robotic Policy with Online Meta-Learned Adapters
• Title（参考訳）: オンラインメタ学習型適応器を用いた事前学習型ロボット政策の継続的適応
• Authors: Ruiqi Zhu, Endong Sun, Guanhe Huang, Oya Celiktutan,
• Abstract要約: 一般の自律型エージェントには継続的適応が不可欠である。 オンラインメタラーニングアダプタ(OMLA)は、以前に学習したタスクから現在の学習タスクへの知識伝達を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24106250158920473
• License:
• Abstract: Continual adaptation is essential for general autonomous agents. For example, a household robot pretrained with a repertoire of skills must still adapt to unseen tasks specific to each household. Motivated by this, building upon parameter-efficient fine-tuning in language models, prior works have explored lightweight adapters to adapt pretrained policies, which can preserve learned features from the pretraining phase and demonstrate good adaptation performances. However, these approaches treat task learning separately, limiting knowledge transfer between tasks. In this paper, we propose Online Meta-Learned adapters (OMLA). Instead of applying adapters directly, OMLA can facilitate knowledge transfer from previously learned tasks to current learning tasks through a novel meta-learning objective. Extensive experiments in both simulated and real-world environments demonstrate that OMLA can lead to better adaptation performances compared to the baseline methods. The project link: https://ricky-zhu.github.io/OMLA/.
• Abstract（参考訳）: 一般の自律型エージェントには継続的適応が不可欠である。 例えば、スキルのレパートリーで事前訓練された家庭用ロボットは、各家庭固有の目に見えないタスクに適応しなければならない。 言語モデルにおけるパラメータ効率のよい微調整を基礎として、事前訓練されたポリシーを適応するための軽量なアダプタを探索し、事前学習フェーズから学習した特徴を保存し、優れた適応性能を示す。 しかし、これらの手法は、タスク間の知識伝達を制限し、タスク学習を別々に扱う。 本稿では,オンラインメタラーニングアダプタ(OMLA)を提案する。 OMLAは、アダプタを直接適用するのではなく、新しいメタ学習目標を通じて、以前に学習したタスクから現在の学習タスクへの知識伝達を容易にする。 シミュレーションおよび実世界の環境における大規模な実験は、OMLAがベースライン法よりも優れた適応性能をもたらすことを示した。 プロジェクトリンク:https://ricky-zhu.github.io/OMLA/。

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