Imitation lärande har visat sig vara användbart för många verkliga problem, men metoder som beteende kloning lider av data missmatchning och förvärra felfrågor. Ett försök att ta itu med dessa begränsningar är DAGGER algoritmen, som använder den statliga distribution som induceras av nybörjaren för att provkorrigera korrigerande åtgärder från experten. Sådana provtagningssystem kräver dock att experten tillhandahåller åtgärdsetiketter utan att ha full kontroll över systemet. Detta kan minska säkerheten och, när människor används som experter, kommer sannolikt att försämra kvaliteten på de insamlade etiketterna på grund av upplevd manöverdonsfördröjning. I detta arbete föreslår vi HG-DAGGER, en variant av DAGGER som är mer lämplig för interaktiv imitationsutbildning från mänskliga experter i verkliga system. Förutom att träna en nybörjare policy, HG-DAGGER lär sig också en säkerhetströskel för en modell-osäkerhet-baserad riskmått som kan användas för att förutsäga prestanda för fullt utbildade nybörjare i olika regioner i det statliga utrymmet. Vi utvärderar vår metod på både en simulerad och verklig autonom köruppgift, och visar bättre prestanda över både DAGGER och beteende kloning.
I ett senare dokument presenterade REF HG-DAGGER som förutspådde agentens prestanda med hjälp av ett tröskelvärde som modellerade osäkerheten.
HG-DAgger: Interactive Imitation Learning with Human Experts
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}