Temporal Wasserstein
시간적 Wasserstein 보상
예측된 간격 집합과 목표 간격 집합의 병합된 지지를 균일 분포로 취급하고 1차원 W1 거리를 계산하여 예측 위치와 목표 지지의 정렬에 필요한 '운반량'을 정량화하는 보상이다. 이 보상은 분할(fragmentation)과 예측 간 개수 불일치에 불변성을 가지며 근접한 'near miss' 에 대한 연속적 학습 신호를 제공한다.
시간적 Wasserstein 보상
예측된 간격 집합과 목표 간격 집합의 병합된 지지를 균일 분포로 취급하고 1차원 W1 거리를 계산하여 예측 위치와 목표 지지의 정렬에 필요한 '운반량'을 정량화하는 보상이다. 이 보상은 분할(fragmentation)과 예측 간 개수 불일치에 불변성을 가지며 근접한 'near miss' 에 대한 연속적 학습 신호를 제공한다.
