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マルチタスク学習
複数のタスクを同時に解く単一のモデルを訓練し、タスク間で表現を共有します。ロボット学習では、マルチタスクモデルは共通の視覚エンコーダとタスク固有のヘッドを学習するか、タスク埋め込みを使用して共有ポリシーを条件付けます。利点には、改善されたデータ効率（タスクが有用な特徴を共有）と展開の簡潔性（1つのモデルが多くのタスクに対応）が含まれます。
複数のタスクを同時に解く単一のモデルを訓練し、タスク間で表現を共有します。ロボット学習では、マルチタスクモデルは共通の視覚エンコーダとタスク固有のヘッドを学習するか、タスク埋め込みを使用して共有ポリシーを条件付けます。利点には、改善されたデータ効率（タスクが有用な特徴を共有）と展開の簡潔性（1つのモデルが多くのタスクに対応）が含まれます。