Inlärning är i sig ett kontinuerligt fenomen. När människor lär sig en ny uppgift finns det ingen tydlig åtskillnad mellan träning och slutledning. När vi lär oss en uppgift, fortsätter vi att lära oss om den medan vi utför uppgiften. Vad vi lär oss och hur vi lär oss det varierar under olika stadier av lärandet. Att lära sig lära sig och anpassa sig är en viktig egenskap som gör att vi enkelt kan generalisera till nya inställningar. Detta är i kontrast till konventionella inställningar i maskininlärning där en tränad modell är fryst under inferens. I detta dokument studerar vi problemet med att lära sig både vid träning och testtid i samband med visuell navigering. En grundläggande utmaning inom navigering är generalisering av osynliga scener. I detta dokument föreslår vi en självanpassad visuell navigeringsmetod (SAVN) som lär sig att anpassa sig till nya miljöer utan någon uttrycklig övervakning. Vår lösning är en meta-stärkande inlärningsmetod där en agent lär sig en självövervakad interaktionsförlust som uppmuntrar till effektiv navigering. Våra experiment, utförda i AI2-THOR ramverket, visar stora förbättringar i både framgångsgrad och SPL för visuell navigering i nya scener. Vår kod och våra uppgifter finns på https://github.com/allenai/savn.
Nyligen, Wortsman et al. REF föreslår en meta-förstärkning inlärningsmetod för visuell navigering, där agenten lär sig att anpassa sig i osynliga miljöer på ett självövervakat sätt.
Learning to Learn How to Learn: Self-Adaptive Visual Navigation Using Meta-Learning
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}