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汎化
制御ポリシーが訓練中に見たことのない入力に対して正しく実行する能力：新しいオブジェクト、環境、照明条件、またはタスク変動。汎化はロボット学習の中心的な課題である — 制御ポリシーは訓練条件に容易に過学習する。汎化を改善するための技術には、データ拡張、ドメインランダム化、事前訓練された表現、および多様な訓練データが含まれる。
制御ポリシーが訓練中に見たことのない入力に対して正しく実行する能力：新しいオブジェクト、環境、照明条件、またはタスク変動。汎化はロボット学習の中心的な課題である — 制御ポリシーは訓練条件に容易に過学習する。汎化を改善するための技術には、データ拡張、ドメインランダム化、事前訓練された表現、および多様な訓練データが含まれる。