深度强化学习reward一直震荡波动不上升的原因

Posted 2023-03-24

参考技术A 深度强化学习的reward（奖励）波动不上升可能有多种原因，以下列举其中几种可能性：

1. 环境的复杂性：在某些情况下，环境的复杂性可能导致强化学习算法难以学习到最优策略。如果环境中存在许多变量和未知变量，那么学习过程中可能会面临许多难以预测的情况，使得reward波动不稳定。

2. 学习率（learning rate）：学习率是指在每次更新模型参数时用于控制更新速度的参数。如果学习率过高或过低，都可能导致reward波动不正常。如果学习率过高，模型可能会过度调整导致波动不稳定；如果学习率过低，则可能会导致学习速度缓慢，无法在有限时间内收敛。

3. 训练数据的质量：训练数据的质量是影响深度强化学习reward稳定性的一个重要因素。如果训练数据中存在许多噪声或异常值，或者数据不符合真实环境的分布，那么训练出的模型会非常不稳定，reward也会波动不定。

4. 模型架构设计：另一个影响reward稳定性的因素是模型架构的设计。如果模型过于简单，可能无法捕捉到环境中的复杂性，导致reward波动不稳定；另一方面，如果模型过于复杂，可能会导致过拟合问题，从而导致波动不稳定。

需要根据具体情况进行分析和解决问题，以提高深度强化学习算法的波动稳定性。