为了避免强化学习 (RL) 模型中的过拟合，请专注于鼓励泛化和减少对特定训练条件依赖的技术。当智能体在其训练环境中表现良好但在新场景中失败时，就会发生 RL 中的过拟合。关键策略包括多样化训练环境、应用正则化以及严格评估在未见环境中的性能。这些方法有助于确保智能体学习适应性强的策略，而不是记忆狭隘的解决方案。
一种有效的方法是环境随机化，它使智能体在训练期间暴露于各种条件。例如，在机器人导航任务中，随机化诸如地板摩擦力、照明或障碍物布局等因素会迫使智能体适应不确定性。在自动驾驶模拟中，改变天气、交通模式或传感器噪声可以防止模型过度依赖静态条件。像领域随机化或程序内容生成（例如，创建随机游戏关卡）等工具可以系统地引入多样性。这种可变性确保了智能体学习鲁棒的特征，而不是记忆特定的轨迹，从而提高了对现实世界场景的泛化能力。
另一种策略涉及正则化技术，这些技术在监督学习中很常见，并已针对 RL 进行了调整。向神经网络添加 dropout 层或 L2 正则化会阻止过度依赖特定的神经元或权重。对于像近端策略优化 (PPO) 这样的基于策略的方法，熵正则化通过惩罚过于确定性的策略来鼓励探索。在像 DQN 这样的基于价值的方法中，向观察或行动添加噪声（例如，使用 epsilon-greedy 探索）可以防止 Q 网络固定在狭隘的模式上。例如，在深度确定性策略梯度 (DDPG) 中，在训练期间向行动添加高斯噪声有助于智能体发现不同的策略，而不会破坏学习的稳定性。
最后，严格的评估和提前停止至关重要。与监督学习不同，RL 缺乏清晰的训练-测试分割，因此验证需要训练期间未见过的独立环境。例如，在一个经过 100 个程序生成的迷宫训练的智能体，应该在一组新的迷宫上进行测试，以衡量其泛化能力。提前停止——当验证性能趋于平稳时停止训练——可以防止智能体过度优化训练环境。像 OpenAI Gym 的 wrappers 或自定义评估管道这样的工具可以自动化这个过程。将这些方法与课程学习（逐渐增加任务复杂性）相结合，可以进一步完善探索和利用之间的平衡，确保智能体学习可转移的技能。