本文分析了分箱策略中的估计偏差，建立了偏差上界以提高收敛速率，并提出了最优箱数。研究扩展了偏差分析至广义化误差，验证了深度学习模型的有效性。同时，探讨了基于PAC-Bayes的随机预测模型的泛化能力及其应用，提出了改进的校准方法，实验证明其优于现有方法。

深度强化学习存在估计偏差问题。研究提出双TD规范化演员-评论家（TDR）方法，结合分布学习与长N步替代阶段奖励，在DeepMind Control Suite中超越基线，显著提升TD3和SAC性能，媲美并改善D4PG。