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Contrastive Learning of Generalized Game Representations
现有的游戏AI中，越来越多地直接使用游戏画面的RGB像素点（图片）来作为游戏的表示。其中卷积神经网络常被用于进行图片处理，以得到压缩后的表征。当前一些通用的特征提取方法在应用到游戏AI时会有一些问题，比如训练计算量太大、在不同游戏间的泛化性差等。对于前一个问题，目前一般采用在预训练模型上进行微调的方法缓解。本文主要关注如何处理后一个问题，也就是泛化性的问题。
现有的游戏AI中，越来越多地直接使用游戏画面的RGB像素点（图片）来作为游戏的表示。其中卷积神经网络常被用于进行图片处理，以得到压缩后的表征。当前一些通用的特征提取方法在应用到游戏AI时会有一些问题，比如训练计算量太大、在不同游戏间的泛化性差等。对于前一个问题，目前一般采用在预训练模型上进行微调的方法缓解。本文主要关注如何处理后一个问题，也就是泛化性的问题。