微调强化学习 (RL) 模型涉及调整预训练模型，使其在特定任务或环境中表现更好。该过程始于一个已经从先前的训练（通常在相关或简化的场景中）中学习了基本行为的模型。要进行微调，首先需要为新任务定义目标环境和奖励结构。例如，如果模型最初是为导航网格世界而训练的，您可能需要调整它以处理动态障碍物或不断变化的目标。然后，使用近端策略优化 (PPO) 或深度 Q 网络 (DQN) 等算法运行迭代训练周期，在此期间模型与环境交互，接收奖励或惩罚，并更新其策略。关键步骤包括使用预训练权重初始化模型、设置探索参数（例如 epsilon-greedy 策略中的 epsilon）以及调整利用已知策略和探索新行动之间的平衡。
微调的一个关键方面是超参数优化。学习率、折扣因子 (gamma) 和批量大小等参数显著影响训练的稳定性和收敛性。例如，高学习率可能导致模型错过最优策略，而低学习率可能会减缓进展。奖励整形——设计奖励函数以引导模型——同样至关重要。如果微调机械臂以抓取物体，您可能会因用力过度而增加惩罚，或因精确对齐而给予奖励。此外，经验回放（存储过去的交互以重新训练模型）或优先采样（侧重于有影响的经验）等技术可以提高效率。迁移学习，即将源任务中的知识应用于目标任务，在此经常使用。例如，在模拟中训练的模型可以通过真实世界的传感器数据进行微调，以弥合“现实差距”。
评估和迭代是成功微调的关键。在每个训练阶段后，使用每轮平均奖励、成功率或任务完成时间等指标在目标环境中测试模型。如果性能停滞不前，请重新检查超参数或调整奖励函数。例如，如果自动驾驶汽车模型在急转弯时遇到困难，您可能会在转弯期间增加对偏离车道的惩罚。定期保存模型检查点，以便在更新降低性能时回滚。TensorBoard 或 MLflow 等工具可以跟踪训练指标并可视化进展。最后，在多种场景中验证模型，以确保其鲁棒性。例如，测试一个游戏 AI 对抗人类对手和算法对手。微调是一个迭代过程——微小、渐进的改变通常比彻底的修改产生更好的结果，并且耐心对于避免破坏已学策略的稳定性至关重要。