训练强化学习 (RL) 模型面临几个挑战。
-示例效率低下: RL代理通常需要与环境进行大量交互才能学习有效的策略。这在计算上可能是昂贵的，特别是在复杂的环境中。经验回放和政策外学习等技术有助于缓解这种情况，但样本效率低下仍然是一个关键挑战。
-探索与开发: 平衡探索 (尝试新的行动) 和开发 (选择已知的好行动) 是至关重要的。如果一个代理探索得太多，它可能会冒不必要的风险，如果它利用得太多，它可能不会发现更好的策略。
-延迟奖励: 在许多环境中，动作的奖励被延迟，这可能使代理难以学习哪些动作真正有价值。解决信用分配和管理时间依赖性，如在时间差异 (TD) 学习中，是一个持续的挑战。