Keskeiset käsitteet
Datenerweiterung ist ein vielversprechender Ansatz, um die Generalisierungsfähigkeit von Imitationslernagenten zu verbessern.
Tiivistelmä
Die Studie untersucht den Einsatz von Datenerweiterungstechniken, um die Generalisierungsleistung von Imitationslernagenten in 3D-Spielumgebungen zu verbessern.
Es wurden verschiedene Datenerweiterungstechniken wie Gaußsches Rauschen, Skalierung, State-Mixup und Dropout auf ein Trainingsdatensatz angewendet und die resultierenden Agenten in vier unterschiedlichen Testumgebungen evaluiert.
Die Ergebnisse zeigen, dass bestimmte Kombinationen von Datenerweiterungen die Generalisierungsleistung deutlich verbessern können, teilweise um bis zu 80% im Vergleich zum Basismodell ohne Datenerweiterung. Insbesondere die Skalierung erwies sich als eine der konsistent besten Einzeltechniken.
Die Studie liefert wertvolle Erkenntnisse darüber, wie Datenerweiterung effektiv eingesetzt werden kann, um die Generalisierungsfähigkeit von Imitationslernagenten in Spielumgebungen zu steigern.
Tilastot
Die Agenten erreichten eine um bis zu 80% höhere Erfolgsquote in den Testumgebungen im Vergleich zum Basismodell ohne Datenerweiterung.
Lainaukset
"Datenerweiterung ist ein vielversprechender Ansatz, um die Generalisierungsfähigkeit von Imitationslernagenten zu verbessern."
"Bestimmte Kombinationen von Datenerweiterungen können die Generalisierungsleistung deutlich steigern, teilweise um bis zu 80%."
"Insbesondere die Skalierung erwies sich als eine der konsistent besten Einzeltechniken."