CVPR 2024 | 基于正则化参数不确定性的强化学习泛化能力提升
发布日期：2025-06-08 04:43:26
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分类：精选文章
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论文信息
题目：Regularized Parameter Uncertainty for Improving Generalization in Reinforcement Learning
基于正则化参数不确定性的强化学习泛化能力提升
作者：Pehuen Moure, Longbiao Cheng, Joachim Ott, Zuowen Wang, Shih-Chii Liu
论文创新点
- 引入信噪比（SNR）作为参数不确定性的度量：论文提出了一种新的正则化方法，通过引入信噪比（SNR）来度量网络参数的不确定性。
- 提出最大SNR正则化方法：作者提出了一种最大SNR正则化方法，通过引入SNR损失项来优化网络的泛化能力。
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做的很好，不错不错
[***.243.131.199]2026年06月16日 17时53分23秒
关于作者
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