本篇论文重新审视了深度强化学习中表示学习的概念，并提出了几种定义，并在一个通用的测试任务上使用这些定义评估了算法的性能，结果表明代理在一些未被探索的状态下决策结果较差，这暗示我们需要更多的实验和分析，以支持表示学习的相关权利主张。

Dec, 2018

本文通过深度增强学习模型下的不确定性源和基准测试来研究面临的泛化挑战，并评估了改进泛化性能的几种技术，总结了迄今为止最稳健的技术。

Feb, 2019

通过引入基准测试和实验协议，我们对深度强化学习中不同泛化方案的优点进行了系统评估，并发现与特定针对泛化的专门方案相比，“vanilla” 深度 RL 算法的泛化能力更强。

Oct, 2018

本论文对深度强化学习的过拟合现象进行了系统研究，发现过拟合可能会以不同方式发生，并且常用的随机性技术不一定能有效检测或预防过拟合，因此需要更加严谨的评估协议并研究感性偏差对泛化行为的影响。

Apr, 2018

本文研究了深度强化学习中的过拟合问题，并使用程序生成的环境来构建不同的训练和测试集，其中引入了一个名为 CoinRun 的新环境，用作强化学习中泛化的基准。使用 CoinRun，作者发现代理程序会对相当大的训练集过拟合，还展示了更深层次的卷积体系结构以及传统监督学习中的方法，包括 L2 正则化，dropout，数据增强和批标准化等，能够提高泛化能力。

Dec, 2018

该论文评估了特别设计用于泛化的算法 —— 元强化学习算法的泛化性能，发现在挑战性任务上，这些算法仍然存在严重的过拟合和扩展性问题，强调需要开发既能泛化又能扩展的元强化学习算法。

Jun, 2020

该研究研究了深度强化学习中离散行动空间中的行动泛化能力，发现 Deep Q-Networks 仍能以较小的行动泛化差异在简单领域中实现行动泛化

May, 2022

本文将最近开发的策略镜像下降方法进行了实质性的推广以处理一般状态和行动空间下的强化学习（RL）问题，引入了新的方法将函数逼近与此方法相结合，从而完全不需要使用显式策略参数化。此外，还提出了一种新的政策对偶平均方法，其中可能可以应用更简单的函数逼近技术。在精确策略评估下，我们将这些方法应用于解决不同类别的 RL 问题，为这些方法的全局最优性或局部最优性建立线性收敛速度，探讨了逼近误差对这些方法在具有有限动作空间或连续动作空间的一般状态 RL 问题上的收敛的影响。据我们所知，这些算法框架的开发以及它们的收敛分析似乎是文献中新的。

Nov, 2022

本文提出一种简单有效的技术，通过引入随机卷积神经网络打乱输入观测数据，在提高深度强化学习智能体的泛化能力方面取得了显著效果，并且通过 Monte Carlo 近似的推理方法来减少随机化引起的方差。我们在 2D CoinRun、3D DeepMind Lab 探索和 3D 机器人控制任务中展示了我们的方法的优越性，相比于其他正则化和数据增强方法明显更加优秀。

Oct, 2019

本文研究了如何在有限的标注数据下，通过半监督强化学习及反强化学习等方法，使机器人等强化学习智能体在探索未知领域时能够获得更好的泛化效果，并评估了该方法在基于图像的控制任务上的表现。

Dec, 2016