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。
深度Q学习是什么？
继续阅读
自动扩展在平台即服务（PaaS）中扮演着什么角色？
在平台即服务（PaaS）中，自动扩展是一个功能，它可以根据当前需求自动调整应用程序的活跃实例数量。这意味着，如果工作负载增加——例如，在高峰时段有更多用户访问应用程序——PaaS平台可以自动启动额外的实例来处理负载。相反，当流量减少时，它可
文档数据库中的主键是什么？
文档数据库中的主键是分配给该数据库中每个文档的唯一标识符。它用来区分一个文档与另一个文档，确保在访问或操作数据时不会产生歧义。通常，主键是一个字符串或数字，由开发者自动生成或显式定义。它确保每个文档都可以轻松被检索、更新或删除，而不会造成混
零样本学习相较于传统方法有哪些优势？
Few-shot learning是一种机器学习方法，使模型能够通过很少的示例学习新任务。在语音识别的背景下，这意味着系统可以用最少的训练数据适应不同的口音，方言甚至全新的语言。而不是需要数千小时的录音来实现高精度，少镜头学习允许模型从几个