Understanding What Affects the Generalization Gap in Visual Reinforcement Learning: Theory and Empirical Evidence

Recently, there are many efforts attempting to learn useful policies for continuous control in visual reinforcement learning (RL). In this scenario, it is important to learn a generalizable policy, as the testing environment may differ from the training environment, e.g., there exist distractors dur...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	The Journal of artificial intelligence research Ročník 81; s. 1 - 42
Hlavní autoři:	Lyu, Jiafei, Wan, Le, Li, Xiu, Lu, Zongqing
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	San Francisco AI Access Foundation 2024
Témata:	Algorithms
ISSN:	1076-9757, 1076-9757, 1943-5037
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!