基于Transformer的强化学习智能体在DeepSea环境中无法收敛的问题排查

我正在开发一款包含Transition网络和Value网络的深度强化学习智能体，采用DDQN等方式结合环境交互经验训练模型。其中Transition网络基于Transformer构建，用于预测next_state和reward，再传入简单DNN结构的Value网络学习规划价值。目前在bsuite的DeepSea 3x3网格环境测试时，智能体无法收敛。

当前Transition网络参数：

• 注意力头数量：1
• 上下文长度：1（仅传入current_state，后续计划扩展序列长度）
• 编码器块数量：2
• 前向扩展因子：4
• 隐藏层神经元数：16
• 学习率：1e-2

训练方式：收集100条过渡数据，单独训练100个epoch。部分预测样本如下：

Current state: 0    Action taken: tensor([0])   Pred next states: 3     pred_rewards: -0.016
Current state: 0    Action taken: tensor([1])   Pred next states: 4     pred_rewards: 0.017
Current state: 3    Action taken: tensor([0])   Pred next states: 6     pred_rewards: -0.0
Current state: 3    Action taken: tensor([1])   Pred next states: 7     pred_rewards: -0.002
Current state: 4    Action taken: tensor([0])   Pred next states: 6     pred_rewards: -0.002
Current state: 4    Action taken: tensor([1])   Pred next states: 8     pred_rewards: 0.716

从结果看，Transition网络能正确预测next_state，但奖励预测精度不足（如state4+action1的真实奖励应为1.0，预测值0.716偏差较大）。

固定Transition网络后，单独训练Value网络100轮：

• 隐藏层维度：16
• MSE损失：0.00292

学习得到的各状态价值如下：

state: 0    value: 0.8944
state: 1    value: 0.4732
state: 2    value: 0.5983
state: 3    value: 0.8987
state: 4    value: 0.9916
state: 5    value: 0.3183
state: 6    value: -0.0185
state: 7    value: -0.0116
state: 8    value: 0.7127

价值分布存在异常：目标状态8的价值（0.7127）低于中间状态4（0.9916），不符合DeepSea环境的奖励逻辑（到达终点应获得最高价值）。

（注：曲线显示智能体性能未随训练步数提升，无收敛趋势）

1. 修正Transition网络的奖励预测精度

   • 增加训练数据量：100条样本不足以充分拟合环境奖励机制，建议收集至少1000条以上过渡数据。
   • 降低学习率至1e-3~1e-4：1e-2的学习率过大易导致训练震荡，无法稳定收敛到准确的奖励预测值。
   • 调整损失权重：增大奖励预测在总损失中的占比，避免模型过度关注next_state预测而忽略奖励精度。

2. 调整Value网络的训练逻辑

   • 采用端到端训练：不要单独训练Value网络，让智能体与环境实时交互，用经验回放池存储最新过渡数据（s,a,r,s'），同时更新Transition网络和Value网络（或固定其中一个网络定期更新）。
   • 校验目标价值计算：确保DDQN的目标价值公式r + γ * target_value_net(s')正确，γ（折扣因子）建议设置为0.9~0.99。
   • 修正状态价值异常：通过增加终点样本占比、调整损失函数惩罚错误价值排序等方式，让目标状态8的价值高于所有中间状态。

3. 优化Transformer结构与训练策略

   • 扩展上下文长度：逐步将上下文长度提升至3~5，传入历史状态-动作序列，让模型学习环境的时序依赖关系。
   • 增加注意力头数量：提升至2~4个，同时匹配隐藏层维度（如16神经元对应2个注意力头，每个头维度8），增强特征捕捉能力。
   • 引入Dropout层：设置0.1~0.2的 dropout 概率，防止小数据量下的过拟合。

4. 强化学习流程的完整性检查

   • 优化探索策略：使用ε-贪婪策略时，初始ε设为1.0，随训练逐步衰减至0.01，保证前期充分探索、后期高效利用。
   • 调整经验回放池：设置1000_{5000条的池容量，每次训练随机采样32}64条小批量样本，避免样本相关性导致的训练不稳定。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shamayl