在强化学习 (RL) 中，模型的大小对其性能有着显著影响，主要体现在平衡处理复杂任务的能力与计算效率上。参数更多的大型模型可以学习复杂的模式，并处理高维环境——例如具有精细视觉效果的游戏或处理传感器数据的机器人。例如，具有多层的深度神经网络在处理像素输入和发现长期策略方面，可能在 Atari 游戏基准测试中表现出色。然而，这需要付出代价：训练更大的模型需要更多的内存、更长的训练时间和更高的能耗。模型的泛化能力也取决于其大小；过大的模型可能会过拟合特定的训练场景，而较小的模型可能难以捕捉必要的复杂性。
在考虑实际约束时，这种权衡变得更加清晰。更大的模型需要与环境进行更多交互才能有效学习，这在机器人等实际 RL 应用中是个问题，因为数据收集缓慢且昂贵。例如，使用大型神经网络训练机械臂抓取物体可能需要数百万次模拟试验，与更小、样本效率更高的模型相比，这不太实际。此外，更大的模型在变异性有限的环境中容易过拟合。如果模型过于复杂，在狭窄的路况集上训练的自动驾驶汽车 RL 智能体可能会在新场景中失效。正则化或知识蒸馏等技术可以缓解这个问题，但它们增加了训练过程的复杂性。
选择合适的模型大小取决于任务要求和部署限制。在策略游戏等领域（例如 AlphaGo 的策略网络），大型模型是合理的，因为它们需要评估巨大的状态空间并提前规划许多步骤。相反，实时应用——例如无人机避障——得益于更小、更快的模型，这些模型可以在边缘硬件上高效运行。开发者应从较小的模型开始，仅在性能达到瓶颈时才进行扩展，同时监控训练稳定性、泛化能力等指标。混合方法，例如使用大型模型进行规划和使用小型模型进行实时执行，也可以有效地平衡性能和效率。