摘要

本文针对深度持续学习和强化学习中权重幅值不断增加导致的学习失败问题，提出了一种简单的权重裁剪技术。该技术通过限制神经网络权重的范围，有效改善了模型的泛化能力，解决了学习过程中的可塑性丧失和策略崩溃问题，并促进了在大回放缓存比下的学习效率。实验结果表明，权重裁剪技术在监督学习和强化学习任务中均表现出显著的优势，且易于在现有学习系统中实施。

原理

权重裁剪技术通过在初始化时设定一个均匀分布的边界，对超出该范围的权重值进行裁剪，从而限制权重的幅值。这种做法避免了权重向特定点的偏移，允许学习者在先前有用的权重基础上持续构建，克服了持续学习中的困难。此外，权重裁剪还通过限制Lipschitz常数，增加了神经网络函数的平滑性，从而提高了泛化能力和学习稳定性。

流程

权重裁剪技术的工作流程包括：首先，设定权重的初始化边界；其次，在每次权重更新后，对权重进行裁剪，确保其不超出设定的范围。具体实现如算法1所示，该算法展示了如何在随机优化方法中集成权重裁剪。通过这种方式，权重裁剪技术能够在不改变优化方法或网络架构的情况下，有效提升学习系统的性能。

应用

权重裁剪技术具有广泛的应用前景，特别是在需要在线或持续学习的场景中，如设备上的学习、强化学习等。该技术不仅能够提高模型的泛化能力，还能在复杂和动态变化的环境中保持学习效率和稳定性。随着对持续学习和强化学习研究的深入，权重裁剪技术有望成为这些领域中的一个重要工具。