Critic Loss的计算通常从Advantage值出发,该值是由真实值和估计值之间的差异得出的。Critic网络的优化目标是最小化该误差值,使其与真实的回报值尽可能接近。 综上所述,Actor-Critic算法常用的Loss曲线主要包括Actor Loss和Critic Loss,在具体实现时,这两个Loss曲线要相互优化,以达到更好的结果,并有效优化强化学习...
首先你需要知道loss指的是什么，它是神经网络拟合器对策略（或者值函数）逼近好坏的反映。在强化学习中，...
actor的loss很小代表着actor几乎啥也没学到，实很可能现在几乎还是个随机模型。先看下actor的输出概率有...
cat(values) advantage = returns - values actor_loss = -(log_probs * advantage.detach()).mean() critic_loss = advantage.pow(2).mean() ## here, actor loss and critic loss are sumed up together to optimize loss = actor_loss + critic_loss_coef * critic_loss - entropy_loss_coef * ...
图4(a)是模型学习率,模型设置学习率衰减防止因为学习率过大导致模型不收敛;图4(c)和图4(d)分别Actor网络和Critic网络的loss值,可以看出网络训练已经趋于稳定。强化学习的loss值与深度学习的loss值的意义不同,网络训练稳定不代表模型已经学会可盈利的交易策略。观察图4(b),模型在每一回合的夏普比率在随着训练的进...
self.critic部分定义的是“评论家”,self.actor部分定义的是“演员”。“评论家”网络观察输入并“打分”,“演员”网络接收输入并给出行动的类别分布,这里用到了API——paddle.distribution.Categorical,后续调用sample(shape)生成指定维度的样本、调用entropy()返回类别分布的信息熵、调用log_prob(value)返回所选择类别...
对于critic:TD-error可以代表Q学习的loss和对未来回报的不确定性。 但是对于actor:actor不能有效训练,因为这些经验是critic未知未来回报的(就好比:一个经验很少的老师期待可以学习的很好) 本文会证明actor使用high TD-error训练的策略梯度会出现偏差 本文Discoveries: ...
# 接着计算 critic loss 和 actor loss 15 # 用这两个 loss 计算要推送的 gradients 16 17 withtf.name_scope('sync'):# 同步 18 withtf.name_scope('pull'): 19 # 更新去 global 20 withtf.name_scope('push'): 21 # 获取 global 参数 ...
可以采用Curiosity Driven或者Reward Shaping的方式来引导Agent探索到奖励区域。也可以试试换用Off-policy的...
将预测的不确定性融入Actor-Critic框架中,就可以得到新的Critic loss和Actor loss,分别如下所示: \begin{aligned} & \mathcal{L}\left(Q_{\theta}\right) \\=& \mathbb{E}_{\left(s^{\prime} \mid s, a\right) \sim \mathcal{D}} \mathbb{E}_{a^{\prime} \sim \pi^{\prime}\left(\cdot...