연구진은 장기적인 의사 결정을 더 간단한 하위 문제로 분해하여 일반화 능력을 향상시키는 계층적 강화 학습의 새로운 접근법인 스위칭 서세션 측정을 제안했어요.
스위칭 서세션 측정은 추가적인 감독, 고정된 수평, 수동으로 설계된 하위 목표 없이 제로샷 강화 학습에서 계층적 제어를 가능하게 해요.
연구 결과, 스위칭 서세션 측정은 목표 조건 및 일반적인 보상 기반 작업에서 기존 방법보다 성능이 우수했으며, 목표 조건 설정에서 최첨단 계층적 방법과 유사한 결과를 보여줬어요.