在基于深度强化学习的智能小车目标追踪项目中，如何应对模型训练过程中的过拟合问题？

针对深度强化学习中模型训练的过拟合问题，建议首先通过数据增强来丰富训练样本。这包括了对输入数据进行旋转、缩放、裁剪等操作，以及在模拟环境中增加随机性，从而模拟更多不同的训练场景。其次，采用正则化技术，如L1或L2正则化，可以限制模型的复杂度，避免对训练数据过度拟合。同时，引入Dropout层可以随机地“关闭”部分神经元，迫使网络学习更加鲁棒的特征表示。此外，可以通过设置早停（early stopping）机制，在验证集上的性能不再提升时停止训练，防止模型在训练集上的过度学习。为了更深入理解如何在实际项目中处理这一问题，可以参考资源《深度强化学习智能小车追踪项目源码及说明》。该资源详细介绍了在智能小车项目中实施深度强化学习的过程，包括如何处理训练过程中的过拟合问题，以及如何优化模型结构以提高泛化能力。

参考资源链接：[深度强化学习智能小车追踪项目源码及说明](https://wenku.csdn.net/doc/2kq5jtswr2?spm=1055.2569.3001.10343)