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强化学习库：Ray二次开发_（11）.RayTune超参数优化.docx

发布：2025-03-26约1.35万字共24页下载文档

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RayTune超参数优化

在强化学习中，超参数的选择对模型的性能有着至关重要的影响。超参数包括学习率、折扣因子、探索策略的参数等，这些参数的优化可以显著提高模型的训练效率和最终性能。RayTune是Ray库中的一个模块，专门用于超参数优化。它提供了一套强大的工具，可以帮助开发者高效地进行超参数搜索，从而找到最优的超参数组合。

超参数优化的重要性

为什么需要超参数优化

超参数是那些不能通过训练过程自动学习的参数，需要开发者手动设置。不同的超参数组合可能会导致模型性能的巨大差异。例如，在深度强化学习中，学习率的选择可以决定模型是否能够收敛，折扣因子的选

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