Réponse rapide
Réduire la dimension avant un apprentissage robotique peut diminuer calcul, bruit et surapprentissage, mais risque de supprimer une variable rare ou critique pour la sécurité.
Le gain de calcul peut coûter un signal rare
Testez pannes, personnes, contacts et conditions hors distribution et gardez contrôles indépendants des variables réduites.
Mesurer le bénéfice
Comparez temps, mémoire, données nécessaires, stabilité, performance et généralisation avec et sans projection.
Protéger l’information rare
Conservez variables de limite, défaut, contact, personne, énergie et contexte même si elles contribuent peu à la variance moyenne.
Éviter la fuite
Apprenez projection et normalisation sur l’entraînement seulement et testez les conditions nouvelles et les pires cas.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST