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도메인 무작위화
시뮬레이션에서 정책을 학습할 때 환경 매개변수(조명, 텍스처, 물리 속성, 카메라 자세, 객체 형태)를 대폭 무작위화하는 시뮬-투-리얼 기법으로, 정책이 실제 환경에서 만날 변동성에 견고하도록 학습합니다. 무작위화 분포가 현실을 포함할 정도로 충분히 넓으면, 정책은 실제 환경 미세 조정 없이 전이됩니다.
시뮬레이션에서 정책을 학습할 때 환경 매개변수(조명, 텍스처, 물리 속성, 카메라 자세, 객체 형태)를 대폭 무작위화하는 시뮬-투-리얼 기법으로, 정책이 실제 환경에서 만날 변동성에 견고하도록 학습합니다. 무작위화 분포가 현실을 포함할 정도로 충분히 넓으면, 정책은 실제 환경 미세 조정 없이 전이됩니다.