在強化學習（RL）中，除了損失函數外，還有多個因素會影響算法的樣本效率和適應性。首先，探索策略是關鍵因素之一。探索策略決定了代理如何在未知環境中選擇行動，良好的探索策略能夠有效地收集信息，從而提高樣本效率。其次，環境的複雜性和狀態空間的維度也會影響樣本效率。高維度的狀態空間可能導致代理需要更多的樣本來學習有效的策略。此外，模型的表達能力，如使用的函數近似方法（例如深度學習模型），也會影響學習的速度和質量。最後，超參數的選擇（如學習率、折扣因子等）對於算法的收斂速度和最終性能也有顯著影響。