本研究提出了一种新的Q学习算法，解决了在接近一的折扣因子下收敛缓慢的问题。该算法在深度强化学习中表现出更低的偏差，并在大规模问题上显示出有效性。

早期的去噪任务存在收敛缓慢和相对熵高的挑战。提出了一个易难混合的学习方案，通过课程学习的思想，将时间步骤或噪声水平划分为难度递减的簇，并按顺序进行模型训练。这种方法提高了性能和收敛速度，并在图像生成任务上得到了验证。