学习率将wrt衰减为累积奖励？

学习率将wrt衰减为累积奖励是指在强化学习中，通过调整学习率的大小来平衡当前奖励和未来奖励的重要性。学习率衰减是一种策略，用于在训练过程中逐渐降低学习率的数值，以便在训练的后期更加关注累积奖励。

学习率衰减的目的是为了在训练初期更加关注当前的奖励，以便快速收敛到一个较好的策略。随着训练的进行，学习率逐渐减小，使得智能体更加关注未来的累积奖励，以便找到更优的策略。

这种衰减策略的优势在于可以平衡当前奖励和未来奖励的重要性，避免过分关注当前奖励而忽视了长期的累积奖励。通过适当调整学习率的大小，可以使得智能体在训练过程中更加稳定和高效地学习到最优策略。

学习率衰减在强化学习中有广泛的应用场景，特别是在需要长期规划和考虑未来奖励的任务中，如机器人控制、自动驾驶等。通过合理设置学习率衰减策略，可以提高智能体在复杂环境中的决策能力和性能。

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