Python 具有强化学习的gk机器人的Keras高损耗和高精度？

我正在哈克斯鲍尔比赛中制造守门员机器人。当我训练较少时效果很好，但当我训练较多时效果更差

最后强化状态：5160集-4171281步-0.05 epsilon：

上次拟合结果=acc:0.9905，损失：293408940460887.5000

（以前的拟合结果如下：acc:0.7，损耗：0.012）

最后一场比赛结果图片：

此Keras模型：

NBACTIONS=3
窗宽=630
窗户高度=400
IMGHEIGHT=int（窗高/5）
IMGWIDTH=int（窗口宽度/5）
IMGHISTORY=4
模型=顺序（）
添加（Conv2D（32，内核大小=4，步幅=（2,2），输入形状=（DCQL\u Global.IMGHEIGHT，DCQL\u Global.IMGWIDTH，DCQL\u Global.IMGHISTORY），padding=“相同”））
添加（激活（“relu”））
添加（MaxPool2D（池大小=（2,2）））
add（Conv2D（64，内核大小=4，步幅=（2,2），padding=“相同”））
添加（激活（“relu”））
添加（MaxPool2D（池大小=（2,2）））
添加（BatchNormalization（））
add（Conv2D（64，内核大小=3，步幅=（1,1），padding=“相同”））
添加（激活（“relu”））
添加（MaxPool2D（池大小=（2,2）））
model.add（展平（））
模型添加（密集（512））
添加（激活（“relu”））
添加（密集（单位=DCQL\u Global.NBACTIONS，activation=“linear”））
compile（loss=“mse”，optimizer=Adam（lr=0.0001），metrics=['accurity']

奖励规则=进球：-1，救球（不缺球）：+1，踢球后如果gk正确跟球+0.01否则gk错误跟球-0.01奖励

我正在对图像进行预处理，如下链接所示：

预处理代码：

def ProcessGameImage（I）：
GreyImage=skiliage.color.rgb2gray（I）
裁剪图像=灰色图像
ReducedImage=skimage.transform.resize（cropeImage，（DCQL_Global.IMGHEIGHT，DCQL_Global.IMGWIDTH））
还原图像=撇除。曝光。重新缩放强度（还原图像，超出范围=（0255））
ReducedImage=ReducedImage/255.0
返回ReducedImage.astype（np.float）

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什么是我的错？

不确定这里的RL具体情况，但感谢@desertnaut的评论