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#160
summarized by : SY
どんな論文か？
Embodied Navigationにおける頑健性に関する研究．実世界においては天候など環境に様々な変化が発生するが，変化した環境で学習をすることは現実的ではない．シミュレーション環境を用いて評価用ベンチマークを作成し，理想的な環境で学習したモデルをcorruptionの存在する環境でテストした際の性能を評価した．
新規性
視覚と動作に関するcorruptionを発生させたベンチマークを作成．視覚に関するcorruptionでは，焦点が合わない，カメラが壊れる，光量が減るなど7種類のcorruptionを用意．動作に関するcorruptionでは，エージェントの計画と実際の行動にずれが生じる場合や動作に失敗した場合など4種類のcorruptionを用意．
結果
Corruptionが発生した環境ではナビゲーションの性能が著しく下がることを確認した．データ拡張や自己教師学習は性能を上げることを可能とするものの，性能低下を完全に補うことはできないことを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
https://prior.allenai.org/projects/robustnav
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