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Problem Space Transformations in Behavioral Cloning to Enhance Generalization
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内容提要
本研究探讨了行为克隆在复杂场景中对大量示范需求的低效率问题。通过表征机器人操控特性，提出的转换方法提高了神经策略在处理超出分布问题实例时的泛化能力。
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关键要点
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行为克隆在复杂场景中需要大量示范，导致低效率。
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研究通过表征机器人操控特性，如姿态等变性和局部性，提出了转换方法。
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转换方法提高了基于行为克隆训练的神经策略在处理超出分布问题实例时的泛化能力。
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