在实现各种问题的智能体时，我注意到我的actor损失如预期般减少。但是，尽管策略已经学得很好，我的critic损失却持续增加。这种情况在DDPG、PPO等算法中都有发生。

有什么想法可以解释为什么我的critic损失会增加吗？

我尝试调整超参数，结果反而使我的策略变得更差。

回答：

在强化学习中，你通常不应该过于关注损失值的具体数值。它们并不像在监督学习中那样具有信息性。损失值只应用于计算你的RL方法的正确更新，但它们实际上并不能真正指示你表现得有多好或多差。

这是因为在RL中，你的学习目标通常是不稳定的；它们往往是你正在修改（希望是改进！）的策略的函数。随着你的RL智能体性能的提高，损失实际上可能会增加。由于这种改进，它可能会发现搜索空间的新部分，从而导致新的目标值，这些是你之前完全没有意识到的。

你唯一真正可靠的衡量智能体表现的指标是它在评估运行中收集的回报。