Datawhale学习作者：李rumor，方向：强化学习开源地址：https://github.com/datawhalechina/easy-rl我的强化学习模型摆烂了???? 相关学习：用强化学习通关超级马里奥！参与交流：后台回复强化学习，加入学习群干货学习，点赞三连↓ ... 对于随机性策略（PPO等）可以用策略熵来表示策略是否“确定”。在训练过程中随着策略提升，策略变得越来越确定，此时熵应该是随着逐渐降低的，熵曲线趋于平缓。 2. loss指标（网络 收敛 好坏） 这是DL中的直观指标，虽然不能直接用在DRL来说明策略好坏，但loss是在一直下降还是已经趋于平缓了，可以一定程度上说明网络 模型 的学习程度，看 模型 是“学会了”还是“学废了”，趋于平缓可能就是已经训练差不多了，当然“训练差不多”不代表“策略最优”，有些可能loss还在掉，但 （1）训练数据中没有标签，只有奖励函数（Reward Function）。 （2）训练数据不是现成给定，而是由行为（Action）获得。 （3）现在的行为（Action）不仅影响后续训练数据的获得，也影响奖励函数（Reward Function）的取值。 （4）训练的目的是构建一个“状态->行为”的函数，其中状态（State）描述了目前内部和外部的环境，在此情况下，要使一个智能体（Agent）在某个特定的状态下，通过这个函数，决定此时应该采取的行为。希望采取这些行为后，最终 学习率设置过大，导致了loss震荡，进而导致 模型 无法 收敛 。 数据分布较为复杂，没有进行归一化设置，导致每次迭代 模型 都往不同的方向上优化。 可能出现了梯度爆炸或者梯度消失，可以看梯度消失和梯度爆炸的解决方法. 代码是不是有bug，导致迭代的时候优化器没有进行参数的更新。 在使用Matlab进行 强化学习 时，经常会遇到无法 收敛 的问题，这个问题的出现是由于许多原因引起的，以下是一些缘由： 第一可能是训练量不够。 强化学习 需要大量的数据进行训练，如果数据量太少，那么 模型 就可能无法得到正确的策略并无法 收敛 。需要增加样本量，扩展观测空间。 第二可能是策略选择不合适。在 强化学习 中，策略选择非常重要。如果策略选择不合适，那么 模型 就可能无法达到最优情况。需要选择合理的策略进行训练。 第三可能是 模型 参数不合适。在 强化学习 中， 模型 参数的设定非常重要。如果 模型 参数不合适，那么 模型 就可能无法 收敛 。需要检查 模型 参数并进行调整。 第四可能是奖励函数的设定不合适。在 强化学习 中，奖励函数的设定也非常重要。如果奖励函数的设定不合适，那么 模型 就可能无法 收敛 。需要检查奖励函数并进行调整。 综上所述，在使用Matlab进行 强化学习 时，需要保证数据量充足、策略选择合适、 模型 参数设定合理、奖励函数的设定也要适当，才能训练出一个有效的 模型 ，从而达到 收敛 的效果。 ### 回答2： Matlab 是非常强大且流行的计算工具，用于许多不同的领域，包括 强化学习 。然而，有时候在使用 Matlab 进行 强化学习 时，人们可能会发现 模型 无法 收敛 。 造成这种情况的原因有很多，其中包括： 1. 需要更多的训练数据。如果 模型 没有足够的数据来学习，那么它很难将信息泛化到新的场景。 2. 错误的学习率。学习率是控制 模型 在每次迭代过程中更新权重的因素。如果学习率过高或过低， 模型 将无法达到最优解。 3. 错误的网络结构。如果网络结构不合理，那么 模型 将无法拟合训练数据，并且性能可能无法提高。 4. 环境的复杂性。在某些情况下，环境可能过于复杂， 模型 无法找到最优解。在这种情况下，一些技术，如深度 强化学习 算法，可能需要使用。 为了解决这些问题，您可以尝试以下方法： 1. 增加训练数据。通过增加数据集大小，可以帮助 模型 更好地学习。 2. 尝试不同的学习率。通过调整学习率，您可以控制 模型 在循环过程中更新的速度。 3. 更改网络结构。不同的网络结构可能会影响 模型 的效果。试着更改网络结构，看看是否有所改善。 4. 尝试其他算法。如果 模型 仍然无法 收敛 ，则可以尝试其他算法，如深度 强化学习 ，看看是否有所改善。 总之，当 Matlab 强化学习 无法 收敛 时，需要仔细研究问题，并尝试采取不同的解决方法。只有这样，才能使 模型 性能得到明显提升。