本研究探讨了深度神经网络在持续学习中的可塑性损失问题，提出使用经验重放作为内存形式来有效解决该问题。实验结果表明，添加经验重放后，可塑性损失现象消失，显示出显著的潜在影响。
研究发现深度学习在持续学习中因“可塑性损失”表现不如浅层网络，尤其在深度强化学习中影响样本效率。通过数据增强提升视觉强化学习性能，关键在于Critic网络的可塑性损失。实验显示，训练早期的干预至关重要，否则损失不可逆。研究提出自适应回放比例方法，动态调整Critic网络的回放比例，改善样本利用效率。
本文研究了深度增强学习中的可塑性损失和缓解方法。发现在领域转移情况下，可塑性损失普遍存在，而一类“再生”方法能够在各种环境中缓解可塑性损失。
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