强化学习 (RL) 中的过拟合发生在智能体在其训练环境中表现良好，但未能泛化到新的或略有不同的场景时。为了防止这种情况，开发者可以应用一些技术，鼓励智能体学习适应各种条件的稳健策略。关键在于平衡智能体接触不同经验的机会，同时限制其对训练环境的过度特定适应。
一个有效的方法是使用正则化和数据增强。像神经网络中的 L2 权重衰减或 Dropout 等正则化方法，可以防止模型过度依赖特定特征，从而促进更简单的策略。例如，在策略网络中应用 Dropout 层会迫使智能体学习冗余表示。数据增强在训练环境中引入变化，例如改变机器人视觉系统中的光照条件，或随机化模拟中的物理参数。在机器人学中，在训练期间改变摩擦力或物体纹理有助于智能体适应真实世界中的不可预测性。类似地，在游戏 AI 中，向观测或动作中添加噪声可以提高对意外输入的弹性。
另一种策略涉及环境分离和课程学习。在不同环境中进行训练和测试，确保智能体不会针对单一设置过度优化。例如，如果训练自动驾驶汽车模拟器，请使用不同的天气条件或交通模式进行验证。课程学习逐步增加任务复杂度，让智能体在掌握基础知识后再挑战更难的问题。学习走路的机器人可能先从平坦地形开始，然后逐渐过渡到斜坡或不平坦表面。这种分阶段的方法降低了智能体死记硬背狭窄场景解决方案的风险。像程序生成（例如，在游戏中创建随机关卡）等工具进一步多样化了训练数据，迫使智能体进行泛化。
最后，基于模型的强化学习和集成方法可以减轻过拟合。基于模型的 RL 智能体学习环境的动态模型，使其能够模拟各种场景并在合成数据上进行训练。例如，无人机导航系统可能会使用习得的模型来预测风的影响，提高适应性。集成方法——训练多个策略或价值网络——通过平均预测来减少对任何单一模型的依赖。下棋智能体可以结合使用不同探索策略训练的策略，确保决策的平衡性。此外，损失函数中的熵正则化鼓励探索，防止智能体固着于次优策略。通过结合这些方法，开发者可以构建出能够有效泛化到训练环境之外的智能体。