論文の概要: Test-Time Perturbation Learning with Delayed Feedback for Vision-Language-Action Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18107v1
- Date: Mon, 20 Apr 2026 11:25:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.832794
- Title: Test-Time Perturbation Learning with Delayed Feedback for Vision-Language-Action Models
- Title（参考訳）: ビジョン・ランゲージ・アクションモデルに対する遅延フィードバックを用いたテスト時間摂動学習
- Abstract要約: VLA(Vision-Language-Action Model)は、逐次的な意思決定において優れた性能を発揮するが、微妙な環境変化に対して脆弱である。
検証自由なテスト時間適応フレームワークである遅延フィードバックを用いた摂動学習(PDF)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.89466384943165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vision-Language-Action models (VLAs) achieve remarkable performance in sequential decision-making but remain fragile to subtle environmental shifts, such as small changes in object pose. We attribute this brittleness to trajectory overfitting, where VLAs over-attend to the spurious correlation between actions and entities, then reproduce memorized action patterns. We propose Perturbation learning with Delayed Feedback (PDF), a verifier-free test-time adaptation framework that improves decision performance without fine-tuning the base model. PDF mitigates the spurious correlation through uncertainty-based data augmentation and action voting, while an adaptive scheduler allocates augmentation budgets to balance performance and efficiency. To further improve stability, PDF learns a lightweight perturbation module that retrospectively adjusts action logits guided by delayed feedback, correcting overconfidence issue. Experiments on LIBERO (+7.4\% success rate) and Atari (+10.3 human normalized score) demonstrate consistent gains of PDF in task success over vanilla VLA and VLA with test-time adaptation, establishing a practical path toward reliable test-time adaptation in multimodal decision-making agents. The code is available at \href{https://github.com/zhoujiahuan1991/CVPR2026-PDF}{https://github.com/zhoujiahuan1991/CVPR2026-PDF}.
- Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action Model)は、連続的な意思決定において顕著なパフォーマンスを達成するが、オブジェクトのポーズの変化など、微妙な環境変化に対して脆弱なままである。
この脆さは、VLAが行動と実体の急激な相関により過度に到達し、記憶された行動パターンを再現する軌道過適合に起因している。
基本モデルを微調整することなく意思決定性能を向上させる検証不要なテスト時間適応フレームワークである遅延フィードバックを用いた摂動学習(PDF)を提案する。
PDFは不確実性に基づくデータ拡張とアクション投票による素早い相関を緩和し、適応型スケジューラはパフォーマンスと効率のバランスをとるために拡張予算を割り当てる。
安定性をさらに向上するため、PDFは、遅延フィードバックによって導かれるアクションロジットを遡及的に調整し、過信の問題を修正する、軽量な摂動モジュールを学習した。
LIBERO(+7.4\%成功率)とAtari(+10.3人正規化スコア)の実験は、バニラVLAとVLAのタスク成功におけるPDFの一貫性のある利得を示し、マルチモーダル意思決定エージェントにおける信頼性の高いテストタイム適応への実践的な道を確立した。
コードは \href{https://github.com/zhoujiahuan 1991/CVPR2026-PDF}{https://github.com/zhoujiahuan 1991/CVPR2026-PDF} で公開されている。
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