도메인무작위화 (Domain Randomization)
한 줄 정의: 시뮬레이션 학습 시 물리 파라미터, 시각적 텍스처 등 환경 속성을 광범위하게 무작위로 변화시켜 학습된 정책이 다양한 조건에 강건해지도록 하는 기법.
쉽게 풀면
시뮬레이션 속 색깔, 마찰력, 조명 같은 여러 조건을 계속 마구 바꿔가며 훈련시켜, 실제 세상의 어떤 변화에도 로봇이 잘 대응하게 만드는 방법입니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
도메인 무작위화는 시뮬레이션 파라미터 φ를 사전 분포에서 샘플링해 다양한 환경 인스턴스에서 정책을 학습시킴으로써, 실환경이 학습 분포 내의 한 사례로 포함되도록 유도한다.
일부러 시뮬레이션을 실제와 조금씩 다르게 만든 수많은 버전에서 훈련시키면, 그중 어느 하나쯤은 실제 환경과 비슷해져 정책이 자연스럽게 적응한다는 원리입니다.
주의할 점
무작위화 범위를 지나치게 넓게 잡으면 학습이 어려워지고, 너무 좁게 잡으면 실제 환경을 포괄하지 못하는 균형 문제가 있습니다.