Confusão Causal

Um modo de falha em aprendizado por imitação onde a política de controle aprende a depender de correlações espúrias nos dados de demonstração em vez das verdadeiras características causais. Por exemplo, uma política de direção pode aprender que o indicador de luz de freio prediz parada, em vez de aprender a parar com base nas condições de tráfego. A confusão causal frequentemente se manifesta como políticas que funcionam dentro da distribuição de treinamento, mas falham de forma imprevisível em novos cenários.

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