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大型网站建设方案常见问题,求手机视频网站,wordpress 安装包,怎么查网站的域名备案Actor-Critic 强化学习中的两大核心损失函数#xff1a;PG Loss 与 VF Loss 详解 今天#xff0c;我们来聊聊强化学习#xff08;Reinforcement Learning, RL#xff09;领域的一个经典框架——Actor-Critic。Actor-Critic 结合了策略梯度#xff08;Policy Gradient…Actor-Critic 强化学习中的两大核心损失函数PG Loss 与 VF Loss 详解今天我们来聊聊强化学习Reinforcement Learning, RL领域的一个经典框架——Actor-Critic。Actor-Critic 结合了策略梯度Policy Gradient和价值函数Value Function的优点是许多现代 RL 算法如 PPO、A2C的基石。在训练过程中我们常常会看到两个关键的损失函数Actor/PG Loss政策梯度损失和Critic/VF Loss价值函数损失。它们分别负责优化“决策者”Actor和“评估者”Critic共同推动智能体从“菜鸟”变成“高手”。如果你是 RL 新手别担心我会用通俗的语言解释清楚还会配上数学公式和训练图表的解读。准备好了吗让我们一探究竟Actor-Critic 框架简介双人舞的精妙配合在强化学习中智能体Agent需要在环境中通过试错学习最优策略。Actor-Critic 就像一个“演员评论家”的组合Actor负责生成动作策略π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)即在状态sss下选择动作aaa的概率分布。它决定“下一步该怎么走”。Critic负责评估状态的价值V(s)V(s)V(s)即从当前状态出发预期能获得的长期回报。它提供反馈帮助 Actor 改进。训练时我们最小化两个损失函数PG Loss 优化 ActorVF Loss 优化 Critic。它们不是孤立的——Critic 的输出会影响 Actor 的更新形成闭环学习。下面我们逐一拆解。PG Loss策略梯度损失Actor 的“动力源泉”PG Loss全称 Policy Gradient Loss政策梯度损失也常被称为策略梯度。它的核心思想是通过梯度下降强化“好动作”的概率惩罚“坏动作”。想象一下智能体在玩游戏如 CartPole 平衡杆。如果它选择了正确的动作杆子没倒就该多学学这个动作如果错了就少碰它。PG Loss 正是计算这种“奖励/惩罚”的量化指标。数学原理PG Loss 的计算公式基于优势函数A(s,a)A(s, a)A(s,a)Advantage它衡量动作相对于平均水平的优劣正值好负值坏。标准公式为LPG−E[log⁡π(a∣s)⋅A(s,a)] L_{PG} -\mathbb{E} \left[ \log \pi(a|s) \cdot A(s, a) \right]LPG​−E[logπ(a∣s)⋅A(s,a)]π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)Actor 输出的动作概率对数形式log⁡π\log \pilogπ确保梯度稳定。A(s,a)Q(s,a)−V(s)A(s, a) Q(s, a) - V(s)A(s,a)Q(s,a)−V(s)优势值通常用 Critic 计算QQQ动作价值和VVV状态价值的差。负号-是关键最小化LPGL_{PG}LPG​相当于最大化预期回报。在实践中A(s,a)A(s, a)A(s,a)往往来自 Critic 的估计这让 Actor 和 Critic 紧密协作。训练图表解读来看一张典型的 PG Loss 训练曲线基于 Wandb 日志X 轴是训练步数Step从 10 到 60Y 轴是损失值。从 -0.05 开始曲线波动上升向 0 收敛。这很正常为什么是负值因为当优势A0A 0A0时log⁡π⋅A\log \pi \cdot Alogπ⋅A为负最小化负损失就是在“拉高”好策略的概率。整体下降趋势表示 Actor 在逐步优化策略越来越聪明。如果曲线剧烈震荡可能需要调学习率。VF Loss价值函数损失Critic 的“校准器”VF Loss全称 Value Function Loss价值函数损失是 Critic 的专属损失。它让 Critic 学会准确预测状态的“长远价值”为 Actor 提供可靠的指导信号。Critic 就像一个资深教练不只看眼前一招还评估整个“比赛走势”。VF Loss 确保它的预测贴近真实回报避免 Actor 被误导。数学原理VF Loss 通常用均方误差MSE衡量预测价值与目标价值的差距。公式简洁有力LVFE[(Vθ(s)−R^)2] L_{VF} \mathbb{E} \left[ \left( V_\theta(s) - \hat{R} \right)^2 \right]LVF​E[(Vθ​(s)−R^)2]Vθ(s)V_\theta(s)Vθ​(s)Critic 参数θ\thetaθ下的状态价值预测。R^\hat{R}R^目标回报Target Return常通过 TDTemporal Difference估计R^rγV(s′)\hat{R} r \gamma V(s)R^rγV(s′)其中rrr是即时奖励γ\gammaγ是折扣因子s′ss′是下一状态。平方项确保损失非负优化时最小化它让Vθ(s)≈R^V_\theta(s) \approx \hat{R}Vθ​(s)≈R^。有时还会加熵正则项Entropy Bonus来鼓励探索但核心就是这个 MSE。训练图表解读另一张 VF Loss 曲线同样从 Step 10 到 60Y 轴从 0.18 快速下降到 0.04波动较小。这表明 Critic 学习迅速早期预测偏差大高损失后期趋于稳定低损失。如果 VF Loss 不降反升可能数据噪声大或网络太浅——建议检查批次大小。对比两张图PG Loss 更“活泼”负值波动VF Loss 更“稳健”正值平滑。理想训练中二者同步下降标志模型收敛。为什么这两个损失如此重要实际应用与调优Tips在 PPO 等算法中PG Loss 和 VF Loss 交替更新形成高效的“双引擎”。它们解决了纯策略梯度的方差问题Critic 减噪和纯价值方法的偏差问题Actor 探索。应用场景游戏 AI如 AlphaGo 的策略优化。机器人控制平衡 VF Loss 确保安全路径。推荐系统Actor 选物品Critic 估用户满意度。调优小贴士PG Loss 太负加 KL 散度约束防过度更新。VF Loss 卡住试试多步 TD 目标或更大的 Critic 网络。监控用 Wandb同时看两者 回报曲线Episode Reward。结语从损失到胜利的旅程Actor/PG Loss 和 Critic/VF Loss 是 RL 训练的“双子星”一个驱动行动一个校准判断。理解它们不仅能读懂日志曲线还能调试出更强的模型。下次看到这些损失曲线时别再挠头——你已经是半个 RL 专家了后记2025年12月11日于上海在supergrok辅助下完成。