正交瓶頸

深度分析

正交瓶頸：以固定正交投影壓縮強化學習表示

面對深度強化學習中高維表示過剩，研究提出在編碼器後插入固定正交投影的低維瓶頸，將特徵壓縮到同一正交子空間，不需輔助目標或預訓練。理論證明當瓶頸維度超過值函數內在秩時，不會降低表現且保持梯度動力學；實驗在單任務與多任務上常能以極低維度達到或提升基準效能，並穩定化特徵規模與有效秩。