本文探讨了深度强化学习中的鲁棒性提升方法，包括通过平滑性正则化提高策略的抗扰动能力和使用对抗训练增强分类器效果。研究表明，这些新方法在多种攻击下提高了算法的鲁棒性和样本效率，并在多个基准测试中表现优异。