DQN训练的奖励图如下，训练的怎么样，需要改什么参数吗

Question

DQN训练的奖励图如下图1，第二张是总延迟时间图，延迟时间越低越好，训练的怎么样，需要改什么参数吗，让训练更好。

Answer 1

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

根据提供的信息，在训练过程中，DQN的奖励曲线呈现出先上升后下降的趋势，并且总延迟时间也在不断下降。为了让训练更好，可能需要修改一些参数。以下是一些可能的解决方案：

1. 调整学习率：学习率的大小会影响网络权重的更新速度。如果训练过程中奖励曲线变化过快或不稳定，可以尝试降低学习率。

2. 调整epsilon贪婪策略的参数：epsilon决定了在训练过程中探索和利用的平衡程度。如果奖励曲线在一段时间后停留在较低水平，可以尝试减小epsilon的值，增加网络的利用能力。

3. 调整经验回放缓冲区的大小：经验回放缓冲区用于存储训练过程中的经验。如果奖励曲线波动较大，可以尝试增加缓冲区的大小，以便更好地学习之前的经验。

4. 调整目标网络的更新频率：目标网络用于计算目标Q值，如果奖励曲线波动较大或训练速度较慢，可以尝试增加目标网络的更新频率，以使其更及时地反映当前的Q值。

5. 增加训练的步数和更长的训练时间：训练时间较短可能无法得到较好的结果。可以增加训练的步数或延长训练时间，以便网络更好地收敛。

6. 调整网络结构和超参数：网络结构和超参数的选择也会对训练结果产生重要影响。可以尝试调整隐藏层的神经元数量、损失函数的权重、批次大小等参数，以找到更好的网络配置。

**以上是一些可能的解决方案，具体的改动还需要根据问题的具体情况进行调试和实验。可以按照上述方案进行逐步尝试进行调整，以找到更好的训练结果。如果问题仍然存在，可能需要进一步分析、调试和优化模型和数据集。