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일반화
제어 정책이 훈련 중에 보지 못한 입력에서 올바르게 수행하는 능력: 새로운 물체, 환경, 조명 조건, 또는 작업 변형. 일반화는 로봇 학습의 중심 과제이다 — 제어 정책은 훈련 조건에 쉽게 과적합된다. 일반화를 개선하기 위한 기법에는 데이터 증강, 도메인 무작위화, 사전 훈련된 표현, 그리고 다양한 훈련 데이터가 포함된다.
제어 정책이 훈련 중에 보지 못한 입력에서 올바르게 수행하는 능력: 새로운 물체, 환경, 조명 조건, 또는 작업 변형. 일반화는 로봇 학습의 중심 과제이다 — 제어 정책은 훈련 조건에 쉽게 과적합된다. 일반화를 개선하기 위한 기법에는 데이터 증강, 도메인 무작위화, 사전 훈련된 표현, 그리고 다양한 훈련 데이터가 포함된다.