除了加BN层 还有什么方法可以解决输出取边界值的问题呢？

Question

最近在用ddpg算法解决一个无人机轨迹优化的问题 想问下大家 除了增加批归一化层的方法之外 还有什么方法能解决神经网络输出取边界值的问题呢（因为在知乎上看到过一篇帖子说 BN不适合强化学习 但是不加归一化层的话 输出一直在取边界值诶）

Answer 1

此回答引用GPT
下面介绍一些方法来解决神经网络输出取边界值的问题：

1.改变激活函数：选择不同的激活函数可能会影响神经网络的输出范围。比如ReLU激活函数在输入大于0时输出正数，小于0时输出0，所以如果需要输出小于0的值，就需要选择其他的激活函数，例如tanh或者sigmoid。

2.增加动作裁剪：在强化学习中，动作的范围可能会被限制在一定的范围内，比如小车在一定范围内进行转向。在这种情况下，可以增加动作裁剪，即对神经网络输出的动作进行截断。例如，可以使用np.clip函数将输出的动作限制在一个预先定义的范围内。

3.增加正则化：正则化可以避免神经网络过拟合。过拟合可能会导致神经网络输出取边界值，因为神经网络学习到的规律只适用于已经看到的数据，而无法适用于未知数据。因此，增加正则化可以避免神经网络过拟合，从而降低输出取边界值的可能性。

4.修改损失函数：在某些情况下，修改损失函数可以帮助神经网络更好地学习，从而避免输出取边界值。比如在深度强化学习中，可以使用Huber loss代替均方误差损失函数，因为Huber loss对于异常值的敏感性较低。

最后提醒，虽然批归一化（BN）在一些强化学习任务中表现不佳，但并不意味着BN对于所有的强化学习任务都不适用。具体是否需要使用批归一化，需要根据具体任务和网络结构来决定。