Generalization properties of contrastive world models

📄 arXiv: 2401.00057v1 📥 PDF

作者: Kandan Ramakrishnan, R. James Cotton, Xaq Pitkow, Andreas S. Tolias

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2023-12-29

备注: Accepted at the NeurIPS 2023 Workshop: Self-Supervised Learning - Theory and Practice

💡 一句话要点

对比世界模型在泛化性上存在局限，尤其是在超出分布的场景下

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对比学习 世界模型 超出分布泛化 对象中心表示 自监督学习

📋 核心要点

  1. 现有对象中心世界模型旨在无监督地分解对象表示，但其OOD泛化能力未得到充分验证。
  2. 本文通过系统性实验，研究对比世界模型在多种OOD场景下的泛化性能。
  3. 实验表明，对比世界模型在OOD场景下泛化能力不足，对象属性变化会破坏对象表示的分解。

📝 摘要（中文）

本文深入研究了对比世界模型的泛化性能，尤其是在超出分布（OOD）的场景下。该模型旨在通过自监督学习解耦对象表示，从而提升泛化能力。尽管自监督学习在性能上有所提升，但OOD泛化尚未得到系统性的测试。本文在多种OOD泛化场景下对对比世界模型进行了测试，包括外推到新的对象属性、引入新的属性组合或新属性。实验结果表明，对比世界模型在不同的OOD测试中泛化失败，性能下降程度取决于样本的OOD程度。可视化结果显示，对象属性的任何变化（如前所未见的颜色、形状或颜色和形状的组合）都会破坏对象表示的分解。总而言之，这项工作强调了对象中心表示对于泛化的重要性，并且当前模型在学习人类水平泛化所需的此类表示方面存在局限性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究对比世界模型在超出分布（OOD）场景下的泛化能力。现有方法虽然在自监督学习方面取得进展，但缺乏对OOD泛化的系统性评估，无法保证模型在面对新颖环境时的可靠性。现有方法的痛点在于，它们可能过度拟合训练数据中的特定模式，而无法提取出真正具有泛化能力的抽象表示。

核心思路：论文的核心思路是通过设计一系列OOD测试场景，系统性地评估对比世界模型在不同类型的分布偏移下的性能表现。通过观察模型在这些场景下的表现，分析其泛化失败的原因，并探讨如何改进模型的设计，使其能够更好地适应新环境。这种方法强调了对模型泛化能力的严格评估，并为未来的研究提供了指导。

技术框架：论文采用对比学习框架构建世界模型，该模型通过最大化同一场景不同视角下表示的一致性来学习对象表示。整体流程包括：1）使用编码器将输入图像转换为潜在表示；2）使用对比损失函数训练模型，使其能够区分同一场景的不同视角和不同场景；3）在不同的OOD测试场景下评估模型的性能，包括外推到新的对象属性、引入新的属性组合或新属性。

关键创新：论文的关键创新在于对对比世界模型的OOD泛化能力进行了系统性的评估。以往的研究主要关注模型在训练分布内的性能，而忽略了其在面对新环境时的表现。本文通过设计多种OOD测试场景，揭示了对比世界模型在泛化能力上的局限性，并为未来的研究指明了方向。

关键设计：论文的关键设计包括：1）精心设计的OOD测试场景，涵盖了不同类型的分布偏移；2）使用卷积神经网络作为编码器，提取图像的特征表示；3）使用对比损失函数，鼓励模型学习具有区分性的对象表示；4）可视化过渡更新和卷积特征图，分析模型泛化失败的原因。

📊 实验亮点

实验结果表明，对比世界模型在不同的OOD测试中泛化失败，性能下降程度取决于样本的OOD程度。例如，当引入新的颜色或形状组合时，模型的预测精度显著下降。可视化结果显示，对象属性的任何变化都会破坏对象表示的分解，导致模型无法正确识别和预测场景的变化。

🎯 应用场景

该研究对机器人、自动驾驶等领域具有重要意义。在这些领域中，智能体需要在不断变化的环境中进行感知和决策。如果模型无法泛化到新的环境，则可能导致严重的后果。该研究的结果可以帮助研究人员设计更具鲁棒性和泛化能力的模型，从而提高智能体在实际应用中的可靠性。

📄 摘要（原文）

Recent work on object-centric world models aim to factorize representations in terms of objects in a completely unsupervised or self-supervised manner. Such world models are hypothesized to be a key component to address the generalization problem. While self-supervision has shown improved performance however, OOD generalization has not been systematically and explicitly tested. In this paper, we conduct an extensive study on the generalization properties of contrastive world model. We systematically test the model under a number of different OOD generalization scenarios such as extrapolation to new object attributes, introducing new conjunctions or new attributes. Our experiments show that the contrastive world model fails to generalize under the different OOD tests and the drop in performance depends on the extent to which the samples are OOD. When visualizing the transition updates and convolutional feature maps, we observe that any changes in object attributes (such as previously unseen colors, shapes, or conjunctions of color and shape) breaks down the factorization of object representations. Overall, our work highlights the importance of object-centric representations for generalization and current models are limited in their capacity to learn such representations required for human-level generalization.