Sampling Training Data for Continual LearningBetween Robots and the Cloud该论文的实验分析

本文中的实验旨在评估一种新的连续学习方法，该方法可以在机器人和云之间进行数据采样。使用了两个不同的场景，分别是机器人移动和对象分类。

在机器人移动场景中，使用了一个移动机器人和一个避障任务。实验使用了两个数据集，一个是静态数据集，另一个是动态数据集。在静态数据集中，机器人在一个静态环境中移动，其中障碍物的位置不变。在动态数据集中，障碍物的位置随机变化。实验使用了三种不同的方法进行比较：随机采样、不均匀采样和基于不确定性的采样。结果表明，基于不确定性的采样方法表现最好，能够在减少数据量的同时保持高的任务性能。

在对象分类场景中，使用了一个分类任务，其中机器人需要根据对象的颜色将其分类为三个类别。实验同样使用了三种不同的采样方法进行比较。结果表明，基于不确定性的采样方法在数据量减少的同时能够保持高的分类准确率。

总的来说，这些实验结果表明，基于不确定性的采样方法可以在连续学习任务中有效地减少数据量，并保持高的任务性能。