Penyetelan halus RL konvensional menyebabkan hasil yang sementara dan tidak stabil. Menggunakan ProRLv2, saya menerapkan jadwal RL yang diperpanjang, regulasi kehilangan lintas domain, wilayah kepercayaan KL, dan normalisasi global—memastikan perbaikan pemikiran yang persisten dan berkualitas tinggi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
4
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
HalfBuddhaMoney
· 18jam yang lalu
Model RL ini sudah dimengerti dengan baik, puncak.
Lihat AsliBalas0
GateUser-5854de8b
· 18jam yang lalu
Bahkan tidak bisa mengatur parameter, masih berani memamerkan.
Lihat AsliBalas0
WalletManager
· 18jam yang lalu
Optimalkan algoritme seperti data on-chain, stabilitas harus dikelola dengan baik untuk pengendalian risiko.
Lihat AsliBalas0
BlockchainDecoder
· 18jam yang lalu
Desain interval KL ini terasa agak terburu-buru... berdasarkan data Nature 2022, disarankan untuk memperluas ruang sampling.
Penyetelan halus RL konvensional menyebabkan hasil yang sementara dan tidak stabil. Menggunakan ProRLv2, saya menerapkan jadwal RL yang diperpanjang, regulasi kehilangan lintas domain, wilayah kepercayaan KL, dan normalisasi global—memastikan perbaikan pemikiran yang persisten dan berkualitas tinggi.
Jelajahi perbatasan baru ini