IROS 主旨演讲：昆士兰大学 Jen Jen Chung 称数据多不等于信息多

据雷峰网报道，昆士兰大学的 Jen Jen Chung 在刚结束的 IROS 上作主旨演讲，主张数据多不等于信息多，盲目堆数据甚至会让系统表现变差。

她举了自己做过的几类研究。在固定翼无人机自主滑翔课题中，探索本身要消耗能量，因此要权衡何时采集、如何采集数据；据她介绍，到第 20 至 27 轮训练时已得到不错的控制策略。在分布式多机器人系统中，通信带宽有限且有延迟，她提出判断一条信息值不值得传的标准是：知道了它，行为决策会不会改变；团队还用布隆过滤器压缩要共享的地图信息，并用加随机盐值的办法降低误报的影响。

对端到端策略学习，她提到在富接触的装配任务中，喂入大量多模态数据后部署表现仍然一般。报道称，她的团队提出的「策略修复」方法在相同的示教数据量下，比单纯扩充数据带来更大的泛化提升。