除了行為克隆（Behavior Cloning, BC）之外，還有幾種正則化方法可以幫助平衡預訓練能力和任務導向優化：
Kullback-Leibler (KL) 散度正則化：這種方法通過限制模型的學習過程，使其不偏離預訓練模型的行為分佈，從而保持預訓練階段學到的知識。這有助於防止模型在優化過程中出現過度擬合或性能下降的情況。
L2正則化：通過在損失函數中加入L2正則化項，可以抑制模型的過擬合，促使模型學習到更為穩健的策略，這對於在複雜任務中保持性能穩定性至關重要。
動態正則化：根據模型在訓練過程中的表現動態調整正則化強度，這樣可以在模型需要更多探索時減少正則化，而在模型表現不佳時增加正則化，從而更靈活地平衡預訓練能力和任務導向優化。
多任務正則化：在多任務學習中，通過設計共享的正則化項，可以促進不同任務之間的知識共享，這樣不僅能提高模型的泛化能力，還能在特定任務上進行有效的優化。