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전이 학습
로봇공학에서의 전이 학습은 한 도메인(예: 인터넷 비전-언어 데이터, 시뮬레이션 또는 다른 로봇)에서 사전학습된 모델을 가져와 제한된 추가 데이터로 목표 작업이나 로봇에 적응시키는 것을 포함합니다. 사전학습된 백본의 최종 계층을 로봇 시연 데이터로 미세조정하는 것이 가장 일반적인 접근법이며, 충분한 로봇 데이터가 있을 때는 모든 가중치를 완전히 미세조정합니다. 전이 학습은 기초 모델을 로봇공학에 실용적으로 만드는 메커니즘입니다 — 로봇 데이터만으로 처음부터 학습하는 대안은 수백만 개의 시연이 필요할 것입니다. 참고: 사전학습, 시뮬레이션-현실 전이도 참조하세요. 실제 사례 보기: 우리의 현실 세계 평가 →