强化学习 (RL) 中的自适应学习率是指在训练期间自动调整步长的技术，该步长用于更新智能体的策略或价值函数。与在整个训练过程中保持不变的固定学习率不同，自适应速率会根据智能体最近的表现、梯度大小或环境动态等因素而变化。这种灵活性有助于平衡探索和利用，通过根据当前学习阶段调整更新来提高稳定性和加速收敛。例如，如果智能体的策略更新导致不稳定的表现，则学习率可能会降低以防止过度调整到最佳决策。
在 RL 中采用自适应学习率的一种常见方法是使用 Adam 或 RMSprop 等优化算法，这些算法根据梯度统计信息调整每个参数的速率。在深度 RL 中，这些优化器会跟踪梯度历史记录以动态缩放更新。例如，如果参数的梯度始终很大（表明不确定性很高），Adam 会降低其有效学习率以稳定训练。另一个例子是使用学习率计划，其中速率随时间衰减——开始时较高以鼓励探索，然后逐渐降低以微调策略。一些 RL 算法（例如近端策略优化 (PPO)）通过将策略更新限制在信任区域内来隐式地适应学习率，从而确保更改不会破坏性能。
开发人员可以通过将 Adam 等优化器集成到基于神经网络的 RL 模型中或设计自定义计划来实现自适应学习率。例如，在使用深度 Q 网络 (DQN) 的 Q 学习智能体中，用 Adam 替换随机梯度下降 (SGD) 通常会导致更快的收敛。但是，调整自适应方法仍然需要小心：过于激进的自适应可能会过早地减少探索，而缓慢的自适应可能会浪费资源。在特定环境中（例如，网格世界任务与机器人控制）测试不同的优化器或衰减计划有助于确定有效的策略。TensorFlow 或 PyTorch 等库通过提供内置的优化器和学习率调度器来简化实验，使开发人员能够专注于更高级别的 RL 设计。