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정책 증류

Robot LearningML

큰 또는 복잡한 정책(교사)을 더 작고 빠른 정책(학생)으로 압축하여 학생이 KL 발산 최소화를 통해 교사의 행동 분포와 일치하도록 훈련합니다. 정책 증류는 다음을 위해 사용됩니다: 실시간 배포를 위한 RL 정책 압축, 시뮬레이션에서 실제 하드웨어로의 전이, 여러 전문화된 정책을 하나로 결합.

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