잔류 정책
사전학습된 기본 정책의 출력에 더해지는 보정 정책으로서, 기본 정책이 제시한 단기 동작 의도를 입력으로 받아 촉각 신호 기반의 보정을 예측한다. 이 방식은 전체 정책을 재학습하지 않고 접촉 상태에서의 세부 조정을 학습하도록 설계되어 샘플 효율을 높인다. 본문에서는 잔류 정책이 동작 덩어리 action chunk와 키포인트 목표를 입력으로 받아 델타 동작을 출력하는 구조로 사용된다.