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ロボティクスにおけるデータ拡張
ラベルの有効性を保持する変換を適用してロボットデータセットを人工的に拡張する：画像拡張（クロップ、色ジッター、ぼかし）、固有感覚ノイズ注入、アクション摂動、視点合成。データ拡張はサンプル効率的なロボット学習に不可欠です。ランダムクロップ拡張だけで有効なデータセットサイズを2倍にでき、制御ポリシーの汎化を大幅に改善できます。
ラベルの有効性を保持する変換を適用してロボットデータセットを人工的に拡張する：画像拡張（クロップ、色ジッター、ぼかし）、固有感覚ノイズ注入、アクション摂動、視点合成。データ拡張はサンプル効率的なロボット学習に不可欠です。ランダムクロップ拡張だけで有効なデータセットサイズを2倍にでき、制御ポリシーの汎化を大幅に改善できます。