无锡网站建设wuxi8878,全国最大的设计网站,为什么网站打不开首页,企业网站开发报价每个超参数在训练中的作用#xff1a;
policy: 决定智能体学习环境时使用的策略网络结构#xff0c;如多层感知机策略#xff08;MlpPolicy#xff09;或卷积神经网络策略#xff08;CnnPolicy#xff09;。
learning_rate: 控制神经网络权重更新的速度#xff0c;影响…每个超参数在训练中的作用
policy: 决定智能体学习环境时使用的策略网络结构如多层感知机策略MlpPolicy或卷积神经网络策略CnnPolicy。
learning_rate: 控制神经网络权重更新的速度影响收敛速度和稳定性。
buffer_size: 决定存储过去经验的缓冲区大小影响智能体从历史数据中学习的能力。
learning_starts: 控制在开始训练之前需要收集多少样本有助于避免过早更新网络。
batch_size: 控制每次网络更新时使用的样本数量影响训练速度和稳定性。
tau: 控制目标网络和主网络权重的同步速度影响网络更新的稳定性。
gamma: 控制未来奖励的折扣程度影响智能体对即时和未来奖励的重视程度。
train_freq: 控制模型更新的频率影响模型学习的速度和稳定性。
gradient_steps: 控制每次rollout后执行的梯度更新步数影响模型学习速度。
replay_buffer_class: 指定用于经验回放的缓冲区类型影响智能体如何从历史数据中学习。
replay_buffer_kwargs: 自定义回放缓冲区的参数。
optimize_memory_usage: 控制是否启用内存优化的回放缓冲区影响内存使用和复杂性。
target_update_interval: 控制目标网络更新的频率影响网络更新的稳定性。
exploration_fraction: 控制在训练过程中降低探索率的速度。
exploration_initial_eps: 指定初始随机动作概率影响智能体在早期阶段的探索程度。
exploration_final_eps: 指定随机动作概率的最终值影响智能体在后期阶段的探索程度。
max_grad_norm: 控制梯度裁剪的最大值可以防止模型因梯度爆炸而发散。
verbose: 控制输出的详细程度如打印调试信息等。
seed: 设置随机数生成器的种子以实现实验的可重复性。
device: 指定代码运行的设备如CPU或GPU影响训练速度。
