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强化学习库：Stable Baselines二次开发_（15）.超参数优化.docx

发布：2025-03-26约1.22万字共21页下载文档

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超参数优化

超参数优化是强化学习中一个非常重要的步骤，因为它直接影响到模型的性能和训练效率。在StableBaselines中，可以通过多种方法进行超参数优化，包括随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化等。本节将详细介绍这些方法的原理和应用，并提供具体的代码示例。

超参数优化的重要性

在强化学习中，超参数是指在训练模型之前需要手动设置的参数，例如学习率、批量大小、折扣因子等。这些参数的选择对模型的训练效果和收敛速度有着至关重要的影响。不合适的超参数可能导致模型无法收敛或者性能较差。因此，超参数优化是提升模型性能的关键步骤之一。

超参数优化方法

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