RQdia est une nouvelle méthode de régularisation des distributions de valeurs Q à l'aide d'images augmentées dans l'apprentissage par renforcement profond basé sur les pixels. En égalisant les distributions de valeurs Q grâce à une simple fonction de perte auxiliaire utilisant l'équation multivariable (MSE), elle améliore les performances de DrQ et SAC dans l'environnement de contrôle continu MuJoCo dans respectivement 9 et 10 tâches sur 12, et améliore les performances de Data-Efficient Rainbow dans l'environnement d'arcade Atari dans 18 tâches sur 26. Cette amélioration des performances se manifeste tant en termes d'efficacité d'échantillonnage que d'apprentissage à long terme. De plus, grâce à rQdia, le contrôle continu sans modèle basé sur les pixels surpasse le modèle de base de codage d'état.
