强化学习中的过度拟合是指代理学习的策略在训练环境中表现良好，但在新的、看不见的场景或环境中表现不佳。当模型变得过于专业化，无法概括时，就会发生这种情况。
在具有随机动态或高度可变的环境中，过度拟合可能特别成问题。例如，仅学习在一个特定游戏级别中表现良好的代理可能难以适应具有不同条件的新级别。
为了防止过拟合，经常采用正则化技术，例如dropout或对不同样本的经验重放。此外，在训练期间使用更多的探索并避免过度依赖于固定的训练集可以帮助改善泛化并防止代理过度拟合到特定条件。
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