순차적 로봇 작업에서의 구성적 일반화 진단
Diagnosing Compositional Generalization in Sequential Robot Tasks
TL;DR AI
1분핵심 요약
연구진은 순차 로봇 조작에서 새로운 지시 조합에 실패하는 원인을 분석했다.
일반화 격차를 지시 분포 변화, 지시의 조합 변화, 문맥-행동 변화로 분해해 진단했다.
모든 지시 튜플을 다 모을 필요는 없으며, 행동과 관련된 의존성을 덮는 구조적 부분집합만으로도 OOD 성능을 잘 유지할 수 있었다.
희소 학습의 실패는 저수준 기술 부족보다 지시가 행동을 잘못 유도하는 효과 때문이었고, 과제당 데모 1개로 미세조정하면 성공률이 크게 올랐다.