为什么DRL的loss不是趋于下降的

RL中的损失与策略优化
最新推荐文章于 2025-05-16 09:00:00 发布
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#强化学习

较低的损失并不意味着RL政策的最优，它可能表明Q网络对当前策略的价值预测准确，但受限于经验的覆盖范围。当Q网络找到改进策略时，损失通常会先降低，然后因采取新动作而上升。这反映了RL学习过程中的动态平衡。

较低的loss意味着对当前policy的价值预测更准确（对于Q-learning非政策估计来说更复杂，但覆盖度仍将受到当前政策中可达到的经验的限制）。不幸的是，RL中的损失度量不能表示到该政策有多好。

因此，这意味着你的policy已经稳定在一个模式中，你的Q神经网络可以很好地估计价值。由于某种原因，它没有发现对该政策的改进–通常它应该在损失指标下降之前这样做，因为价值估计的每一次改进都应该选取更好的动作，而一旦policy采取了新的动作，价值估计就会过时，导致损失再次增加。

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