决策智能与强化学习：重放比率（replay ratio）

文章预览

知乎：DILab决策实验室（已授权） 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/898641863 0. 概览 近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在诸多领域取得了显著的成果。然而，随着网络规模的扩大和训练策略的复杂化，DRL 面临着网络可塑性下降、样本效率低下等挑战。其中，重放比率（Replay Ratio），即梯度更新次数与收集的环境步数之间的比率 [1]，被发现对网络的可塑性和整体性能有着深远的影响。关于神经网络的可塑性的更多分析可参考往期博客： https://zhuanlan.zhihu.com/p/708244682 本博客旨在探讨 重放比率 与 网络可塑性 之间的关系，以及如何利用这一关系来改进 DRL 的性能和扩展能力。为此，我们选取了以下三项代表性的研究工作进行深入分析： 《深度强化学习中的“休眠神经元”现象》[1] 该工作揭示了在高重放比率下，DRL 网络中出现大量休眠神经 ………………………………