尾部平均TD算法（Tail-averaged TD）在實際應用中可以進一步改進以提高性能，具體方法包括：
自適應步長選擇：根據當前的學習狀態和樣本的特性，自適應地調整步長（step-size）可以提高收斂速度。這樣可以避免固定步長可能導致的過度振盪或收斂緩慢的問題。
增強的特徵選擇：在特徵工程中，選擇更具代表性的特徵可以提高TD算法的性能。通過使用特徵選擇技術，去除冗餘或無關的特徵，可以使學習過程更加高效。
結合其他優化技術：將尾部平均TD算法與其他優化技術（如動量法、Adam優化器等）結合，可以進一步提高收斂速度和穩定性。這些技術可以幫助算法更快地找到最優解。
多樣本重放策略：在尾部平均的基礎上，實施多樣本重放策略，通過重放多個樣本而非單一樣本，可以提高學習的多樣性和穩定性，從而改善性能。
正則化技術的應用：在尾部平均TD算法中引入正則化技術，可以幫助減少過擬合，特別是在處理高維特徵時。這樣可以提高模型的泛化能力。