DQN用户一轮一轮训练强化学习收敛

DQN用户一轮一轮训练强化学习收敛的过程是通过多步回报来增加学习的速度和效率的。在训练过程中，使用n-step return作为目标值来减少更新的方差，提高训练的稳定性和效果。每轮训练结束后，需要通过梯度下降更新参数，更新次数为本轮训练的步数。如果希望每轮训练结束后将记忆中的所有数据都用来训练，可以设置记忆容量为本轮训练的步数乘以批量大小。\[1\]\[2\]

DQN的收敛性也受到一些因素的影响。首先，DRL的样本利用率通常较低，需要大量的训练样本才能使模型的表现达到一定高度。此外，DRL很容易受到环境的过拟合影响，而且算法的稳定性也是一个挑战。然而，一些好用的算法如D3QN、SAC和PPO具有较少的超参数，并且调整这些超参数对训练的影响较小，因此可以更快地收敛并获得较高的得分。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [强化学习之multi-step DQN](https://blog.csdn.net/qq_45889056/article/details/130621187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [深度强化学习DRL训练指南和现存问题（D3QN（Dueling Double DQN））](https://blog.csdn.net/qq_28838891/article/details/127723239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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