核心概念
CDRは、シミュレーションから実世界への強化学習のゼロショット転送を柔軟に可能にする枠組みを提供します。
統計
ドメインランダム化は、現実世界とシミュレーション間の差異をカバーするために重要です。
CDRは、連続学習アルゴリズムとして柔軟性を提供します。
引用
"Domain Randomization is commonly used for sim2real transfer of reinforcement learning policies in robotics."
"CDR combines domain randomization with continual learning to enable sequential training in simulation."