1 Frage zu Lernrate

Die Lernrate (auch als "learning rate" bezeichnet) ist ein entscheidender Hyperparameter im verstärkenden Lernen (Reinforcement Learning). Sie bestimmt, wie stark neue Informationen die bestehenden Wissenswerte beeinflussen. Eine hohe Lernrate führt zu schnellen Anpassungen, kann aber auch zu Instabilität und Überanpassung führen. Eine niedrige Lernrate sorgt für langsamere, aber stabilere Lernprozesse. Im Kontext des Q-Learning, einer populären Methode des verstärkenden Lernens, wird die Lernrate oft mit dem Symbol \(\alpha\) dargestellt. Die Aktualisierungsregel für den Q-Wert lautet: \[ Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha \left[ r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a) \right] \] Hierbei steht: - \(Q(s, a)\) für den Q-Wert des Zustands \(s\) und der Aktion \(a\), - \(\alpha\) für die Lernrate, - \(r\) für die Belohnung, - \(\gamma\) für den Diskontierungsfaktor, - \(s'\) für den Folgezustand, - \(\max_{a'} Q(s', a')\) für den maximalen Q-Wert im Folgezustand \(s'\). Die Wahl der richtigen Lernrate ist oft eine Frage des Ausprobierens und der Feinabstimmung, da sie stark vom spezifischen Problem und der Umgebung abhängt.