深度学习曲线怎么看？

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好用的强化学习算法是？

超参数很容易调整或确定。SAC的 reward scaling 可以在训练前直接推算出来。PPO超参数的细微改变不会极大地影响训练

训练快，收敛稳、得分高。看下面的学习曲线 learning curve

弯弯曲曲的学习曲线很正常，图片截取自 Ape-X 与 SAC 论文

学习曲线怎么看？

横轴可以是训练所需的步数（智能体与环境交互的次数）、训练轮数（达到固定步数、失败、通关 就终止终止这一轮的训练episode）、训练耗时（这个指标还与设备性能有关）

纵轴可以是 每轮得分（ 每一轮的每一步的reward 加起来，episode return），对于没有终止状态的任务，可以计算某个时间窗口内reward之和

有时候还有用 plt.fill_between 之类的上下std画出来的波动范围，用于让崎岖的曲线更好看一点：先选择某一段数据，然后计算它的均值，再把它的标准差画出来，甚至可以画出它的上下偏差（琴形图）。如果同一个策略在环境随机重置后得分相差很大，那么就需要多测几次。

好的算法的学习曲线应该是？

训练快，曲线越快达到某个目标分数 target reward （需要多测几次的结果才有说服力）

收敛稳，曲线后期不抖动（曲线在前期剧烈抖动是可以接受的）

得分高，曲线的最高点可以达到很高（即便曲线后期下降地很厉害也没关系，因为我们可以保存整个训练期间"平均得分"最高的模型）

一般地，学习曲线长这个样子↙，过于平滑的学习曲线↘应该激起怀疑：

对比诚实的DQN训练结果，左图为Nature 2015 DQN的诚实结果。右图为黄鸿基的不诚实结果。

上图右侧粉色曲线必定是造假的结果，而且极为拙劣

 

叶强：《强化学习》第三讲 动态规划寻找最优策略 ："本讲着重讲解了利用动态规划来进行强化学习，具体是进行强化学习中的"规划"，也就是在已知模型的基础上判断一个策略的价值函数，并在此基础上寻找到最优的策略和最优价值函数，或者直接寻找最优策略和最优价值函数。本讲是整个强化学习课程核心内容的引子。"

很多刚入门的会理解错加粗的话，换我来解释：强化学习会以"寻找最优策略"为目标，试图找出最优策略。「试图」这个词很重要，实际使用中，增加训练量不一定保证学习曲线会一直上升，甚至不能保证上升趋势。上面黄鸿基由于缺乏对DRL的理解，导致它伪造的曲线后期是平的（这个人没理解什么叫收敛）。下图截取自Parametrized DQN，可以看到，在一个不简单的任务中，背景浅色的曲线非常波折，得平滑后才能得到有较好可视化效果的曲线。

截图来自 Parametrized DQN 的图5，这是正常的learning curve