在强化学习 (RL) 中稳定训练需要解决高方差、非平稳数据和不稳定更新等挑战。三个关键策略包括使用经验回放和目标网络、应用策略优化技术，以及仔细设计奖励和环境。 这些方法通过控制智能体如何从交互中学习并更新其策略来帮助管理 RL 的内在不稳定性。
首先，**经验回放**和**目标网络**是稳定诸如 DQN 之类的基于价值的方法的基础。 经验回放将过去的转换存储在缓冲区中，并在训练期间随机对其进行采样，从而打破了连续经验之间的相关性。 例如，在游戏智能体中，连续的帧非常相似，这可能导致过拟合。 通过混合新旧数据，智能体学习得更加稳健。 **目标网络**通过将用于预测 Q 值的网络与用于更新 Q 值的网络分离来提供稳定的学习目标。 在 DQN 中，一个单独的目标网络会定期（例如，每 1,000 步）更新，而不是持续更新，从而防止 Q 值估计的突然变化。 这减少了训练中的振荡，并帮助智能体更可靠地收敛。
其次，诸如信赖域方法（例如，TRPO、PPO）和梯度裁剪之类的**策略优化技术**解决了策略更新中的不稳定性。 信赖域策略优化 (TRPO) 通过约束旧策略和新策略之间的 KL 散度来限制策略更新，从而确保更改是增量的。 近端策略优化 (PPO) 通过裁剪策略更新比率来简化此操作，从而防止出现较大的偏差。 例如，PPO 的裁剪目标确保新策略不会偏离旧策略太远，这在奖励稀疏的环境中至关重要。 **梯度裁剪**限制了反向传播期间梯度的幅度，这在 actor-critic 架构中尤其有用。 例如，如果评论家的价值估计变得不稳定，则裁剪梯度（例如，在 0.5 处）可以防止行动者的策略过度偏离可行的解决方案。
最后，**奖励塑造**和**环境设计**起着至关重要的作用。 稀疏或缩放不佳的奖励会破坏学习的稳定性。 例如，一个学习导航迷宫的智能体可能只有在到达目标时才会获得奖励，从而导致无效的探索。 通过添加中间奖励（例如，为了更接近目标而移动），智能体可以获得更清晰的反馈。 **课程学习**逐渐增加任务难度，例如通过首先教授平衡，然后教授小步骤来训练机器人行走。 环境随机化（例如，改变模拟中的物理参数）也提高了鲁棒性。 例如，改变训练中的摩擦或物体质量可以帮助智能体适应现实世界中的不可预测性，从而减少对特定条件的过拟合。 这些设计选择创造了更稳定的学习轨迹。