요약

Unity ML-Agents 환경에서 관측(observation) 데이터로 `float.MaxValue`와 같은 극단적인 값을 사용했을 때 무한 루프 또는 계산 오류가 발생하는 문제가 발생했습니다. 이는 모델 학습 과정 중 입력 데이터의 범위나 크기가 시스템 안정성에 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.

핵심 포인트

• Unity ML-Agents 환경에서 관측값(observation)으로 `float.MaxValue`를 사용하면 무한 에러가 발생할 수 있다.
• 학습 데이터의 입력 범위와 크기를 적절하게 제한하고 정규화하는 것이 모델 안정성에 중요하다.
• 극단적인 값(Outliers)은 ML-Agents 학습 과정에서 시스템 오류나 불안정성을 초래할 수 있다.