25、机器学习：从基础到强化学习的全面指南

机器学习：从基础到强化学习的全面指南

1. 模型训练成果展示

在模型训练过程中，经过多个轮次（Epoch）的迭代，模型展现出了良好的性能。以下是训练过程中的详细信息：
| Epoch | 步数 | 每步耗时 | 损失值（loss） | 准确率（acc） | 验证损失值（val_loss） | 验证准确率（val_acc） |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 4/5 | 29404/29404 | 14s 480us/step | 0.0472 | 0.9852 | 0.0258 | 0.9893 |
| 5/5 | 29404/29404 | 14s 481us/step | 0.0404 | 0.9871 | 0.0259 | 0.9907 |

测试结果显示，测试分数为 0.025926338075212205，测试准确率达到了 0.990742645546184。对于前五位数字分类器，经过 5 个轮次的训练后，测试准确率达到了 99.8%；在进行迁移和微调后，后五位数字的测试准确率为 99.2%。

2. 强化学习基础概念

强化学习是一种基于与环境交互的目标导向学习方法。其目标是让一个智能体（agent）在环境中采取行动，以最大化其获得的奖励。这里的智能体是一个智能程序，而环境则是外部条件。

2.1 信用分配问题示例

以教狗新技能为例，不需要告诉狗具体该怎么做，而是在它做对时给予奖励，做错时进行惩罚。狗需要在每一步记住是什么行为导致了奖励或惩罚，这就是所谓的信用分配问题。同样，对于计算机智能体，其目标是采取行动从状态 ( s_t ) 转移到