dueling DQN的缺点

1. 需要大量的计算资源和时间：Dueling DQN需要两个网络（Value网络和Advantage网络）来预测Q值，并且每个网络都需要更新和训练。这意味着需要大量的计算资源和时间。

2. 需要更多的数据：Dueling DQN需要更多的数据才能训练两个网络，这可能会导致更长的训练时间和更大的存储需求。

3. 对超参数比较敏感：Dueling DQN的性能受到超参数的影响比较大，需要进行一定的调参。

4. 对于某些问题可能不适用：Dueling DQN适用于连续的状态空间和动作空间，但对于离散的空间可能不太适用。此外，Dueling DQN也可能对某些问题的复杂性不够强大。