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Généralisation
La capacité d'une politique de contrôle à fonctionner correctement sur des entrées non vues pendant l'entraînement : nouveaux objets, environnements, conditions d'éclairage ou variations de tâches. La généralisation est le défi central de l'apprentissage robotique — les politiques se surapprennnent facilement aux conditions d'entraînement. Les techniques pour améliorer la généralisation incluent l'augmentation de données, la randomisation de domaine, les représentations pré-entraînées et les données d'entraînement diversifiées.