TD3 batch_size
时间: 2023-11-17 08:08:47 浏览: 74
jax-rl:核心Deep RL算法的JAX实现
TD3算法中的`batch_size`参数表示在每个训练步骤中从经验回放缓冲区中选择多少个样本进行训练。它是用来控制每次更新模型的数据量的重要超参数。在引用中的`TD3Config`类中,可以看到默认的`batch_size`值为256。这意味着在每次更新actor和critic网络时,会从回放缓冲区中选择256个样本进行训练。这是一个经验性的调整参数,可以根据具体问题和计算资源进行调整。较大的`batch_size`可以提供更多的训练数据,但可能会增加计算负载。较小的`batch_size`可能会导致训练过程不稳定,但可以减少计算时间。因此,在使用TD3算法时,可以根据具体情况调整`batch_size`参数的值来优化训练效果。
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