欠拟合，网络没有足够的参数来拟合数据，可以尝试增加网络的深度或宽度。数据不足或不平衡，可以尝试收集...
使用此处的PPO代码,训练时总是发现critic loss不断增长,甚至会增长到1e18的数量级; 经比较其他地方的PPO代码,怀疑是此处的PPO代码在计算target_value时使用了当前的critic网络来计算batch中state的value, 因此导致值估计越推越高; 将代码改为在replay buffer中存入记录的同时存入state的值估计,而不是在计算target_val...
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，...
产生梯度 actor_loss.backward(retain_graph=True) # 通过梯度下降进行优化 self.actor_optim.step() # 计算梯度并对critic网络进行反向传播 self.critic_optim.zero_grad() critic_loss.backward() self.critic_optim.step()
fromutilsimportget_advantages_and_returns, actor_loss_function, critic_loss_function frommodelimportActorModel, RewardModel, CriticModel importargparse fromdata_setimportExamplesSampler importos fromtransformers.models.bertimportBertTokenizer fromtorch.optimimportAdam ...
因为PPO原文是基于Actor-Critic算法做的,Actor-Critic算法是进阶版的Policy Gradient算法。下面我们从policy gradient到Actor-Critic,再到PPO,帮助RL背景比较弱的读者串一遍。 Policy Gradient(PG)算法 核心要义:用“Reward”作为权重,最大化策略网络所做出的动作的概率。
我们在之前的项目中介绍了基于价值的强化学习算法DQN,基于策略的强化学习算法REINFORCE,基于价值和策略的组合算法Actor-Critic. 对于基于策略分方法:参数化智能体的策略,并设计衡量策略好坏的目标函数,通过梯度上升的方法来最大化这个目标函数,使得策略最优。但是这种算法有一个明显的缺点:当策略网络是深度模型时,沿着策略...
actor_loss.backward() critic_loss.backward() self.actor_optimizer.step() self.critic_optimizer.step() if __name__ == "__main__": def moving_average(a, window_size): ''' 生成序列 a 的滑动平均序列 ''' cumulative_sum = np.cumsum(np.insert(a, 0, 0)) ...
计算loss 环境交互以及参数更新 class PPO(OnPolicyAgent): def __init__( self, state_shape, action_dim, is_discrete, max_action=1., actor_units=[256, 256], critic_units=[256, 256], lr_actor=1e-3, lr_critic=3e-3, const_std=0.3, ...
当你发现 policy 已经可以如预期的那样完成任务了,先不要忙着喜形于色,你还需要做些检查和分析工作以确保 policy 性能达到了最优。以 A3C 为例,你至少应该: 3.1.观察 Value 网络对 Returns 拟合的精度如何,value loss 是否还有进一步下降的空间? Value 网络越精确,由其计算得到的 advantage 越有意义,也就越有...