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進化としての評価：敵対的拡散を自律走行車向けクローズドループ・カリキュラムへ変換する

arXiv cs.RO / 2026/4/10

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要点

  • 本論文は、自律走行車の学習が静的なデータセットによって妨げられていると主張する。これらのデータセットには、めったに起こらない安全上重要な末端事象（テールイベント）がほとんど含まれておらず、その結果、方策が平均的なケースに過適合し、頑健性が低下する。

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