在自定义的环境中进行强化学习训练时候，可以通过训练过程每一轮的td_error评估训练过程的好坏吗

在自定义的环境中进行强化学习训练时，通过训练过程中每一轮的 TD error 来评估训练过程的好坏是可以的。TD error 是用来估计状态价值函数的差异的一种度量，它可以用来反映训练的程度。如果 TD error 的值较小，则表示训练较好，反之则训练较差。不过要注意，单纯依靠 TD error 来评估训练过程并不是很准确，还需要结合其他指标来判断训练的效果。

相关问题

在强化学习训练过程中，td_error不断变小说明什么

在强化学习的训练过程中，td_error (时序差误差) 的值越小，就意味着训练的效果越好。这是因为在强化学习中，td_error用来衡量当前状态值与目标状态值之间的差距，用来估计策略的优劣。因此，当 td_error 不断变小，说明训练的效果越来越好，策略也越来越优秀。

正常的强化学习训练过程中，td_error值的变化趋势应该是什么样的

在正常的强化学习训练过程中，TD误差（td_error）的变化趋势应该是逐渐减小的。这是因为，在强化学习中，TD误差用来衡量预测价值与实际价值之间的差异。当预测价值与实际价值越接近，TD误差就会越小。因此，在训练的过程中，通过不断调整算法的参数来减小TD误差，最终使得算法的预测效果越来越好。