强化学习 l2正则化

### 强化学习中L2正则化的应用与实现

#### L2正则化的作用机制
在强化学习环境中，L2正则化通过向损失函数添加权重参数平方和的形式作为惩罚项来防止模型过度拟合训练数据。这种做法能够促使网络倾向于选择较小绝对值的权值组合，在一定程度上简化了所学得策略或价值函数表示形式的同时也增强了其对外部环境变化适应性的能力[^1]。

#### 实现方式
对于采用神经网络近似Q函数或其他类型的代理模型而言，可以在构建计算图的过程中直接利用框架自带的功能完成这一过程。例如TensorFlow/Keras以及PyTorch均支持便捷地设置层级别的`kernel_regularizer`属性来进行L2范数约束：

from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.regularizers import l2

model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01)))

上述代码片段展示了如何在一个全连接层(`Dense`)里加入强度系数为0.01的L2正则化器实例；其中`l2()`接受单个浮点型实参指定正则化力度大小[^2]。

当涉及到更复杂的场景比如Actor-Critic架构下的连续动作空间控制任务时，则可能需要分别针对不同组件施加不同程度乃至不同类型（如同时运用L1/L2混合即弹性网）的正则处理措施以达到最佳效果[^3]。