判断框架是否可收敛的方法

1. 奖励曲线分析：

   • 观察训练曲线是否平稳上升并最终稳定
   • 论文图5显示所有策略都达到了类似的收敛水平

2. 多次训练一致性：

   • 如论文所做，用不同随机种子重复训练多次
   • 结果一致表明框架稳健性好

3. 学习率敏感性测试：

   • 测试不同学习率下是否能收敛
   • 如果只在极窄的学习率范围（）内收敛，框架可能不稳定

模型训练只在非常狭窄的学习率范围内才能收敛的情况。例如，只有当学习率严格限制在0.00045-0.00055之间时才能稳定训练，稍微偏离就会导致训练失败或发散。这种高敏感性通常表明算法不够稳健（robutness）。

1. 架构复杂度分析：

   • 过深或过宽的网络可能难以收敛
   • 评估参数数量与可用数据的比例

• 过深：神经网络层数过多（如数十层或更多）
• 过宽：单层中神经元数量过多（如每层数千个节点）

这两种情况都会导致参数数量剧增，可能引发训练困难、过拟合、梯度消失/爆炸等问题。

• 理想情况下训练样本数应显著多于模型参数数
• 经验法则建议训练样本数至少为参数数的5-10倍
• 比例失调会导致过拟合（参数多数据少）或欠拟合（参数少数据多）

1. 梯度稳定性：

   • 监控训练过程中的梯度范数
   • 防止梯度爆炸或消失问题

2. 真实部署验证：

   • 最终测试是真实机器人上的表现
   • 论文展示了实际部署成功的证据