调试强化学习（RL）模型涉及系统地识别和解决阻止智能体有效学习的问题。首先，验证核心组件，例如奖励函数、环境交互和策略更新。例如，如果智能体没有改进，请检查奖励是否已正确计算并传递给智能体。一个常见的错误是将奖励信号与预期目标不一致——比如奖励错误的行为或不正确地缩放奖励。像 TensorBoard 这样的工具或自定义日志记录可以帮助可视化随时间变化的奖励，以发现异常。此外，单独测试环境以确保它对操作做出正确的反应。如果环境存在错误（例如，不正确的状态转换），智能体将无法学习有效的行为。
接下来，分析探索与利用的动态。RL 智能体通常依赖于诸如 epsilon-贪婪或熵正则化之类的策略，以平衡尝试新操作与坚持已知良好操作。如果智能体陷入次优行为，请调整探索参数。例如，增加 Q 学习智能体中的探索率（epsilon）可能有助于它发现更好的策略。同样，监视行动分布：如果智能体的行动缺乏多样性，它可能过早地进行利用。诸如行动直方图或策略熵图之类的工具可以揭示这一点。例如，在网格世界导航任务中，如果智能体始终向左移动而忽略障碍物，则可能需要更多的探索或奖励调整。
最后，检查超参数和训练稳定性。RL 算法对诸如学习率、折扣因子和批量大小之类的设置很敏感。太高的学习率可能会导致不稳定的更新，而太低的则会减慢学习速度。使用诸如梯度裁剪或自适应优化器（例如，Adam）之类的技术来稳定训练。例如，在策略梯度方法中，大的梯度更新可能会破坏策略的稳定性——将梯度裁剪为最大值可以缓解这种情况。此外，验证折扣因子 (gamma)：如果它太低，智能体可能会忽略长期奖励。在受控消融研究中测试超参数以隔离它们的影响。如果训练停滞，请考虑调整网络架构或添加奖励塑造以指导智能体。