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ドメインランダマイゼーション

ディープラーニングの応用例深層強化学習

ドメインランダマイゼーションとは、シミュレーションの条件をわざとランダムに変えながら学習させ、現実への適応力を高める手法です。

摩擦や重さ、照明や色といった設定を毎回変えて訓練します。多様な条件を経験させることで、現実の条件もその範囲に含まれることを狙います。

sim2real のずれを埋める代表的な方法で、実機での調整をほとんどせずに動かせた例も報告されています。