↑: [[G検定に関する知識]] - シミュレーター内の環境パラメータをランダム化して学習する手法 - 照明・背景・テクスチャ・摩擦係数・重力などをランダムに変化 - 目的: **現実世界への移植（[[Sim2Real]]）を可能にする** ← 現実に活用するための手法 - 「現実もランダムな環境の1つ」とみなせるほど汎用性を高める - 効果 - シミュレーション特有の環境への過学習を防ぐ - リアリティギャップ（sim2realギャップ）を縮小 - 実機の条件も「もう1つのバリエーション」として扱えるようになる - cf. [[sim2real]], [[深層強化学習]]