Algorithm PPO的梯度剪裁真的能阻止r（θ）超过1±ε吗？
在PPO中更新策略时，剪裁部分是否在rθ正好为1±epsilon的精确值处停止权重，或者是否允许超过该值，然后通过将梯度设置为零来阻止权重进一步移动？到底发生了什么 或者它是否允许超过该值，然后通过将梯度设置为零来阻止它进一步移动 这正是它所做的。PPO中的削波项不能阻止rθ移动超过1±ε，但超过后，梯度将为零，反向传播将有效忽略rθ 然而，请记住，这一切都是与其他时间段的经验同时发生的；这意味着时间t处的rθ有可能移回1±ε区域，此时它将再次开始更新 最终结果是| 1-rθ|在所有时间步长上都将大致但不精确地以ε为界Algorithm PPO的梯度剪裁真的能阻止r（θ）超过1±ε吗？,algorithm,machine-learning,artificial-intelligence,reinforcement-learning,Algorithm,Machine Learning,Artificial Intelligence,Reinforcement Learning,在PPO中更新策略时，剪裁部分是否在rθ正好为1±epsilon的精确值处停止权重，或者是否允许超过该值，然后通过将梯度设置为零来阻止权重进一步移动？到底发生了什么 或者它是否允许超过该值，然后通过将梯度设置为零来阻止它进一步移动 这正是它所做的。PPO中的削波项不能阻止rθ移动超过1±ε，但超过后，梯度将为零，反向传播将有效忽略rθ 然而，请记住，这一切都是与其他时间段的经验同时发生的；这意味着时间t处的rθ有可能移回1±ε区域，此时它将再次开始更新 最终结果是| 1-rθ|在所有时间步长上都