dqn在训练过程中loss越来越大_深度强化学习——从DQN到DDPG

DQN在训练过程中loss越来越大可能是由于以下原因：

1. 学习率过大：学习率过大会导致网络权重更新过快，使得loss不断增加。可以尝试减小学习率，或者使用自适应学习率的优化器（如Adam）。

2. 经验回放池中的样本有问题：经验回放池中的样本应该是随机抽取的，如果其中存在相关性较高的样本，会导致网络训练过程中出现偏差，从而导致loss不断增加。可以尝试调整经验回放池的大小或者使用更加随机的采样策略。

3. 网络结构不合适：网络结构不合适也会导致loss不断增加。可以尝试增加网络的层数或者节点数，或者使用其他更加适合问题的网络结构。

4. 训练过程中出现了错误：训练过程中出现了错误，例如计算误差时出现了错误，也会导致loss不断增加。此时需要仔细检查代码，找出错误并进行修正。

综上所述，如果DQN在训练过程中loss越来越大，需要仔细检查代码并进行相应的调整。