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Python常见问题
Python3.7-Tensorflow 1.14.0
我正在使用stable baseline PPO2 model运行一个自定义健身房环境，并将MlpLstmPolicy作为策略
训练完模型后，我看了一下张力板原木。 在“输入”和“损耗”选项卡上，您可以清楚地看到图表上的峰值
这是电影的特写镜头
有人知道为什么会发生这种情况吗？是因为数据集，因为超参数，还是因为环境
我知道这是一个非常广泛的问题，希望有人能帮助
如果我能提供更具体的信息，请告诉我
Tags： 模型model环境tensorflow图表策略选项卡损耗
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我想有这么多的信息，真的很难说出发生了什么。在过去的几个月里，我还在训练一些避碰模型。根据我的经验，我认为在训练中出现尖峰是正常的。我认为唯一重要的是，在平滑之后，总体回报应该增加。在我的例子中，当我为一些代理并行训练多个代理时，我得到了尖峰。手头的任务非常困难，他们通常不会积累很多奖励，而且最初的探索概率很高，这可能是你得到尖峰的原因
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