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我们还可以考虑另一种制定元强化学习训练目标的方法：只优化测试回合获得的奖励，而不是训练回合的奖励，从而避免量化信息增益的需要。

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通常，强化学习训练一个策略来最大化马尔可夫决策过程 (MDP) 中的给定奖励函数。相比之下，元强化学习问题设定假设可以访问任务分布 (每个任务都有不同的奖励函数和动态特性)。在这种设定下，目标是在来自训练分布的任务上训练策略，使其能够在从相同或不同测试分布抽取的测试任务上表现良好。