論文の概要: Analyzing the Impact of Multimodal Perception on Sample Complexity and Optimization Landscapes in Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05077v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 07:01:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.733579
• Title: Analyzing the Impact of Multimodal Perception on Sample Complexity and Optimization Landscapes in Imitation Learning
• Title（参考訳）: 模倣学習におけるマルチモーダル知覚がサンプル複雑度および最適化景観に及ぼす影響の分析
• Authors: Luai Abuelsamen, Temitope Lukman Adebanjo,
• Abstract要約: 適切に統合されたマルチモーダルポリシーは、より厳密な一般化バウンダリと、より好ましい最適化のランドスケープを実現することができることを示す。 PerActやCLIPortのようなマルチモーダルアーキテクチャが優れたパフォーマンスを実現する理由を説明する理論的フレームワークの包括的なレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper examines the theoretical foundations of multimodal imitation learning through the lens of statistical learning theory. We analyze how multimodal perception (RGB-D, proprioception, language) affects sample complexity and optimization landscapes in imitation policies. Building on recent advances in multimodal learning theory, we show that properly integrated multimodal policies can achieve tighter generalization bounds and more favorable optimization landscapes than their unimodal counterparts. We provide a comprehensive review of theoretical frameworks that explain why multimodal architectures like PerAct and CLIPort achieve superior performance, connecting these empirical results to fundamental concepts in Rademacher complexity, PAC learning, and information theory.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,統計的学習理論のレンズによるマルチモーダル模倣学習の理論的基礎について考察する。 我々は,マルチモーダル知覚(RGB-D,プロプレセプション,言語)が模倣ポリシーにおけるサンプルの複雑さと最適化景観にどのように影響するかを分析する。 マルチモーダル学習理論の最近の進歩に基づき, 適切に統合されたマルチモーダルポリシーは, より厳密な一般化境界と, より有利な最適化景観を実現することができることを示した。 本稿では,PerAct や CLIPort のようなマルチモーダルアーキテクチャが優れた性能を発揮する理由を論じ,これらの経験的結果を Rademacher の複雑性,PAC 学習,情報理論の基本的な概念に結びつけて論じる。

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