待验证50% 置信事实精确时间
DQN等基于值函数的方法通过估计每个状态-动作对的Q值来间接推导策略，通常需要维护经验回放池和目标网络来稳定训练。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/15
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证量化感知训练(QAT)让模型保留全精度权重副本，每次前向传播练习舍入操作，学会在极端压缩下的权重分布73% 相似已验证微调（Fine-tuning）通过反向传播算法在预训练权重基础上继续更新参数，使模型适应特定领域或任务风格72% 相似待验证DQN的理论基础是Q-learning，一种无模型强化学习算法，核心是学习Q函数Q(s,a)表示状态s下执行动作a的期望累积折扣奖励71% 相似待验证Double DQN通过使用在线网络选择动作、目标网络评估Q值来解耦动作选择和价值评估,缓解Q值过高估计问题71% 相似待验证Double DQN 用于解决过估计，Dueling DQN 分离状态价值和优势函数，Prioritized Experience Replay 优先采样TD误差大的经验70% 相似
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