Shortcut Learning in Generalist Robot Policies: The Role of Dataset Diversity and Fragmentation
Shortcut Learning in Generalist Robot Policies: The Role of Dataset Diversity and Fragmentation [117.5] Open X-Embodiment (OXE)のような大規模データセットでトレーニングされた汎用的なロボットポリシーは、幅広いタスクにわたって強力なパフォーマンスを示している。 彼らはしばしば、トレーニングデータの分布を超えて一般化するのに苦労する。 我々は,ショートカット学習を一般化の鍵となる障害として認識する。 論文参考訳（メタデータ） (Fri, 08 Aug 2025 16:14:01 GMT)
「Our analysis reveals that large-scale robot datasets like OXE suffer from limited sub-dataset diversity and severe fragmentation, a problem that extends even within individual sub-datasets. This structure inherently promotes shortcut learning, meaning that simply adding more similarly-fragmented data can be detrimental to generalization.」とのこと。汎用的なモデル構築は難しい。