如何解决如何使用稳定的基线重置 epsilon
我最近从使用自构建 DQN 转向使用稳定基线。
我确实成功地将已经训练好的代理的 epsilon 重新设置为高，然后重新开始训练。但是，我无法在文档中的任何地方找到如何在学习阶段重置 epsilon。我有以下代码：
model = DQN('MlpPolicy',env,learning_rate=1e-3,verbose=1,tensorboard_log="./dqn_stable_baseline/",exploration_fraction = 0.9,exploration_initial_eps = 1.0,exploration_final_eps = 0)
model.learn(total_timesteps=1000000)
我看到了衰减 epsilon 的方法，但我想知道在初始化模型并通过一个 .learn 集之后，如何使用新的 epsilon 重新传递 .learn？ （无需重新初始化整个模型）
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
