利用选择性对抗熵干预提升基于RL的视觉推理

这项研究探索了一种新方法，通过选择性地使用对抗性熵干预来增强视觉推理任务中的强化学习 (RL)。这项工作可能解决了标准 RL 在复杂视觉环境中面临的挑战。

• •侧重于提高视觉推理中 RL 的表现。
• •采用对抗性熵干预策略。
• •可能解决了标准 RL 在复杂环境中的局限性。