你用 DQN 做 20 路口的交通信号控制，状态是 96 维连续特征，动作是 8 个候选相位方案。训练时发现两个现象：1) 训练 reward 上升，但线上 A/B 明显变差；2) Q 值估计比真实 discounted return 平均高约 30%。请判断这两个现象可能同源还是不同源？你会先动哪一个？给出具体诊断实验和修改方案，至少两条，并说明对 target network 或 replay buffer 的具体改动。
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考察能否把 DQN 的 Q 值高估、target network、replay buffer 分布偏移与线上表现联系起来，判断归因并给出可执行的修改。
回答框架 · 前两步
- 两个现象可能同源：Q 高估使策略偏向被高估的 OOD 动作，离线指标虚高，线上分布不匹配导致变差。
- 诊断：用固定策略在真实环境估 discounted return，与 Q 网络输出对比；检查 replay buffer 与线上状态分布的均值/方差/MMD。
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