MaDi:Learning to Mask Distractions for Generalization in Visual Deep Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
The visual world provides an abundance of information, but many input pixels received by agents often contain distracting stimuli. Autonomous agents need the ability to distinguish useful information from task-irrelevant perceptions, enabling them to generalize to unseen environments with new distractions. Existing works approach this problem using data augmentation or large auxiliary networks with additional loss functions. We introduce MaDi, a novel algorithm that learns to mask distractions by the reward signal only. In MaDi, the conventional actor-critic structure of deep reinforcement learning agents is complemented by a small third sibling, the Masker. This lightweight neural network generates a mask to determine what the actor and critic receive, such that they can focus on learning the task. We run experiments on the DeepMind Control Generalization Benchmark, the Distracting Control Suite, and a real UR5 Robotic Arm. Our algorithm improves the agent's focus with useful masks, while its efficient Masker network only adds 0.2% more parameters to the original structure, in contrast to previous work. MaDi consistently achieves generalization results better than or competitive to state-of-the-art methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».