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迁移学习
机器人中的迁移学习涉及将在一个领域（例如互联网视觉-语言数据、仿真或不同机器人）上预训练的模型适配到目标任务或机器人，并使用有限的额外数据。在机器人演示数据上微调预训练骨干网络的最后几层是最常见的方法；当有足够的机器人数据时，使用全权重微调。迁移学习是使基础模型在机器人领域实用化的机制——仅在机器人数据上从头训练的替代方案需要数百万次演示。另见 预训练、仿真到现实迁移。 在实践中查看：我们的真实世界评估 →
机器人中的迁移学习涉及将在一个领域（例如互联网视觉-语言数据、仿真或不同机器人）上预训练的模型适配到目标任务或机器人，并使用有限的额外数据。在机器人演示数据上微调预训练骨干网络的最后几层是最常见的方法；当有足够的机器人数据时，使用全权重微调。迁移学习是使基础模型在机器人领域实用化的机制——仅在机器人数据上从头训练的替代方案需要数百万次演示。另见 预训练、仿真到现实迁移。 在实践中查看：我们的真实世界评估 →