kage-bench-fast-known-axis-visual-generalization
Pixel-based reinforcement learning agents often fail under purely visual distribution shift even when latent dynamics and rewards are unchanged, but existing benchmarks entangle multiple sources of shift and hinder systematic analysis. We introduce KAGE-Env, a JAX-native 2D platformer that factorizes the observation process into independently controllable visual axes while keeping the underlying control problem fixed. By construction, varying a visual axis affects performance only through the in...
Quellinformationen
- Repository
- ADu2021/skillXiv
- Letzte Quellaktivität
- 24. März 2026 um 19:42
- Erkannte Sprache von SKILL.md
- Englisch
- Sterne
- 6
- Forks
- 0
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