One Self-Configurable Model to Solve Many Abstract Visual Reasoning Problems

要約

Abstract Visual Reasoning (AVR) は、人間の IQ テストで使用されるものと同様のさまざまな問題を幅広く選択して構成されています。
近年、特定の AVR タスクの解決にダイナミックな進歩がもたらされていますが、現代の文献では、AVR 問題は主に単独で扱われており、高度に特殊化されたタスク固有の手法が必要になります。
AVRドメインにおける普遍的な学習システムを開発することを目的として、タスクについてアプリオリな仮定をすることなく、さまざまな単一選択AVRタスクを解決できる単一選択抽象視覚推論タスク(SCAR)を解決するための統一モデルを提案します。
構造、特にパネルの数と位置。
提案されたモデルは、考慮されている AVR 問題の構造に重みを適応させる、新しい構造認識動的層 (SAL) に依存しています。
Raven のプログレッシブ行列、ビジュアルアナロジー問題、および Odd One Out 問題で行われた実験では、SCAR (一般に SAL ベースのモデル) がさまざまな AVR タスクを効果的に解決し、そのパフォーマンスが最先端のタスクと同等であることが示されています。
– 固有のベースライン。
さらに、SCAR は、マルチタスクおよび転移学習の設定で効果的な知識の再利用を実証します。
私たちの知る限り、この研究は、自己構成可能なアーキテクチャと統一された解決方法に依存する一般的な単一選択 AVR ソルバーを構築する最初の成功した試みです。
この研究により、私たちは一般的な AVR ソルバーの開発という長期目標に向けて、AVR ドメインにおけるタスクに依存しない研究パスの進歩を刺激し、促進することを目指しています。

要約(オリジナル)

Abstract Visual Reasoning (AVR) comprises a wide selection of various problems similar to those used in human IQ tests. Recent years have brought dynamic progress in solving particular AVR tasks, however, in the contemporary literature AVR problems are largely dealt with in isolation, leading to highly specialized task-specific methods. With the aim of developing universal learning systems in the AVR domain, we propose the unified model for solving Single-Choice Abstract visual Reasoning tasks (SCAR), capable of solving various single-choice AVR tasks, without making any a priori assumptions about the task structure, in particular the number and location of panels. The proposed model relies on a novel Structure-Aware dynamic Layer (SAL), which adapts its weights to the structure of the considered AVR problem. Experiments conducted on Raven’s Progressive Matrices, Visual Analogy Problems, and Odd One Out problems show that SCAR (SAL-based models, in general) effectively solves diverse AVR tasks, and its performance is on par with the state-of-the-art task-specific baselines. What is more, SCAR demonstrates effective knowledge reuse in multi-task and transfer learning settings. To our knowledge, this work is the first successful attempt to construct a general single-choice AVR solver relying on self-configurable architecture and unified solving method. With this work we aim to stimulate and foster progress on task-independent research paths in the AVR domain, with the long-term goal of development of a general AVR solver.

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