Meta Learning for Multi-View Visuomotor Systems

要約

本論文では、ロボットのための多視点視覚運動システムを、ベースライン設定から変化するカメラ構成に迅速に適応させるための新しいアプローチを紹介する。これは、政策ネットワークを固定したまま知覚ネットワークを微調整するためにメタ学習を利用する。実験結果は、ベースライン性能を達成するために必要な新たな訓練エピソード数の大幅な削減を実証している。

要約(オリジナル)

This paper introduces a new approach for quickly adapting a multi-view visuomotor system for robots to varying camera configurations from the baseline setup. It utilises meta-learning to fine-tune the perceptual network while keeping the policy network fixed. Experimental results demonstrate a significant reduction in the number of new training episodes needed to attain baseline performance.

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