深度强化学习 (Deep RL) 将神经网络与强化学习相结合，但它面临着几个关键挑战。第一个主要问题是样本效率低下。深度强化学习算法通常需要与环境进行数百万次的交互才能学习有效的策略。例如，训练一个代理来玩视频游戏可能需要数周的模拟游戏，这对于机器人或自动驾驶系统等实际应用来说是不切实际的，因为数据收集速度慢或成本高。诸如经验回放或基于模型的强化学习等技术旨在缓解这种情况，但它们增加了复杂性，并且不能完全解决问题。
第二个挑战是训练稳定性和可重复性。众所周知，深度强化学习对超参数（如学习率或折扣因子）非常敏感，微小的变化可能导致截然不同的结果。例如，策略梯度方法可能在一次运行中收敛到好的解决方案，但在另一次运行中因初始条件略有不同而完全失败。这种不可预测性使得调试或部署可靠的系统变得困难。近端策略优化 (PPO) 等算法试图通过限制策略更新来稳定训练，但即使这些算法也需要仔细调整和监控。
最后，信用分配和稀疏奖励带来了重大障碍。在复杂环境中，很难确定哪些行为导致了奖励，尤其是在反馈延迟或不频繁的情况下。例如，在策略游戏中，玩家在数百步之后获胜，代理很难将胜利与特定的早期决策联系起来。稀疏奖励（例如，仅在任务结束时获得分数）加剧了这个问题，使代理几乎没有指导。诸如内在动机（例如，好奇心驱动的探索）或奖励塑造之类的解决方案有所帮助，但通常需要特定于领域的工程，从而降低了深度强化学习方法的通用性。这些挑战共同限制了深度强化学习在实际系统中的部署实用性。